DataWhale训练营个人笔记1：关于ChatGLM3部署后代码的进一步注释（以哔站其它ChatGML教程的详细解释为准）_chatgml3

推荐食用顺序：

1.直接按教程先部署上。

2.看代码注释，然后你就会发现全是掉包，毫无难度。

3.了解一些概念，比如量化。

4.进阶学习模型，看ptuining教程。大头在那里呢，这年头掉包侠没人要了。

个人基础介绍：

LLM大模型零基础，研一，有少部分ML和大数据分析经验，有一咩咩前后端经验。

课程评价：

首先，它完全免费。其次，教程里相当于手把手教学，但只教操作不教原因，也就是说，里面的代码需要你自己弄懂怎么回事。

web_demo.py文件

#demo.py文件
 
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
import gradio as gr
import mdtex2html
from utils import load_model_on_gpus
 
#加载预训练tokenizer，且表示信任远程代码
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("../../pretrain", trust_remote_code=True)
 
#加载预训练模型到CUDA设备上，默认是fp16.如果设备算力不够可以改成int8int4之类不同量化版本的模型。
#model = AutoModel.from_pretrained("../../pretrain", trust_remote_code=True).quantize(8)cuda()就是改成int8
model = AutoModel.from_pretrained("../../pretrain", trust_remote_code=True).cuda()
 
# 多显卡支持，使用下面两行代替上面一行，将num_gpus改为你实际的显卡数量
# from utils import load_model_on_gpus
# model = load_model_on_gpus("THUDM/chatglm3-6b", num_gpus=2)
 
#实例化模型
model = model.eval()
 
"""Override Chatbot.postprocess"""
 
# 自定义Chatbot.postprocess方法，处理模型的输出结果
def postprocess(self, y):
    if y is None:
        return []
    for i, (message, response) in enumerate(y):
        # 将message和response使用mdtex2html库转换格式
        y[i] = (
            None if message is None else mdtex2html.convert((message)),
            None if response is None else mdtex2html.convert(response),
        )
    return y
 
# 将自定义的postprocess方法应用到Chatbot类
gr.Chatbot.postprocess = postprocess
 
# 解析文本格式的输入
def parse_text(text):
    """copy from https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT/"""
    lines = text.split("\n")
    lines = [line for line in lines if line != ""]
    count = 0
    for i, line in enumerate(lines):
        if "```" in line:
            count += 1
            items = line.split('`')
            if count % 2 == 1:
                lines[i] = f'<pre><code class="language-{items[-1]}">'
            else:
                lines[i] = f'<br></code></pre>'
        else:
            if i > 0:
                if count % 2 == 1:
                    line = line.replace("`", "\`")
                    line = line.replace("<", "&lt;")
                    line = line.replace(">", "&gt;")
                    line = line.replace(" ", "&nbsp;")
                    line = line.replace("*", "&ast;")
                    line = line.replace("_", "&lowbar;")
                    line = line.replace("-", "&#45;")
                    line = line.replace(".", "&#46;")
                    line = line.replace("!", "&#33;")
                    line = line.replace("(", "&#40;")
                    line = line.replace(")", "&#41;")
                    line = line.replace("$", "&#36;")
                lines[i] = "<br>"+line
    text = "".join(lines)
    return text
 
 
# 预测方法
def predict(input, chatbot, max_length, top_p, temperature, history, past_key_values):
    chatbot.append((parse_text(input), ""))  # 将输入添加到chatbot中
    for response, history, past_key_values in model.stream_chat(tokenizer, input, history, past_key_values=past_key_values,
                                                                return_past_key_values=True,
                                                                max_length=max_length, top_p=top_p,
                                                                temperature=temperature):
        # 更新chatbot的最后一个对话结果
        chatbot[-1] = (parse_text(input), parse_text(response))
        # 返回chatbot、history和past_key_values
        yield chatbot, history, past_key_values
 
# 重置用户输入
def reset_user_input():
    return gr.update(value='')
 
#重置状态
def reset_state():
    return [], [], None
 
# 创建交互式界面
with gr.Blocks() as demo:
    gr.HTML("""<h1 align="center">ChatGLM3-6B</h1>""")
 
    chatbot = gr.Chatbot()
    with gr.Row():
        with gr.Column(scale=4):
            with gr.Column(scale=12):
                user_input = gr.Textbox(show_label=False, placeholder="Input...", lines=10).style(
                    container=False)
            with gr.Column(min_width=32, scale=1):
                submitBtn = gr.Button("Submit", variant="primary")
        with gr.Column(scale=1):
            emptyBtn = gr.Button("Clear History")
            max_length = gr.Slider(0, 8192, value=8192, step=1.0, label="Maximum length", interactive=True)
            top_p = gr.Slider(0, 1, value=0.8, step=0.01, label="Top P", interactive=True)
            temperature = gr.Slider(0, 1, value=0.95, step=0.01, label="Temperature", interactive=True)
    # 定义需要保存的状态
    history = gr.State([])
    past_key_values = gr.State(None)
    
    # 设置按钮的点击事件
    submitBtn.click(predict, [user_input, chatbot, max_length, top_p, temperature, history, past_key_values],
                    [chatbot, history, past_key_values], show_progress=True)
    submitBtn.click(reset_user_input, [], [user_input])
 
    emptyBtn.click(reset_state, outputs=[chatbot, history, past_key_values], show_progress=True)
    
# 启动交互式界面
demo.queue().launch(share=True, server_name="0.0.0.0",server_port=7000)

 web_demo2.py文件

# 导入所需的模块
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer  # 导入transformers库的AutoModel和AutoTokenizer
import streamlit as st  # 导入streamlit库用于构建交互式界面
 
# 设置页面配置
st.set_page_config(
    page_title="ChatGLM3-6b 演示",
    page_icon=":robot:",
    layout='wide'
)
 
 
# 从缓存中获取模型
@st.cache_resource
def get_model():
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("../../pretrain", trust_remote_code=True)
    model = AutoModel.from_pretrained("../../pretrain", trust_remote_code=True).cuda()
    # 多显卡支持，使用下面两行代码代替上面一行代码。将num_gpus改为你实际的显卡数量。
    # from utils import load_model_on_gpus
    # model = load_model_on_gpus("THUDM/chatglm3-6b", num_gpus=2)
    model = model.eval()
    return tokenizer, model
 
 
tokenizer, model = get_model()
 
# 设置页面标题
st.title("ChatGLM3-6B")
 
# 设置侧边栏选项
max_length = st.sidebar.slider(
    'max_length', 0, 8192, 8192, step=1
)
top_p = st.sidebar.slider(
    'top_p', 0.0, 1.0, 0.8, step=0.01
)
temperature = st.sidebar.slider(
    'temperature', 0.0, 1.0, 0.8, step=0.01
)
 
# 检查会话状态中是否存在历史记录
if 'history' not in st.session_state:
    st.session_state.history = []
 
# 检查会话状态中是否存在过去的键值
if 'past_key_values' not in st.session_state:
    st.session_state.past_key_values = None
 
# 显示历史对话记录
for i, message in enumerate(st.session_state.history):
    if message["role"] == "user":
        with st.chat_message(name="user", avatar="user"):
            st.markdown(message["content"])
    else:
        with st.chat_message(name="assistant", avatar="assistant"):
            st.markdown(message["content"])
 
# 显示用户输入框
with st.chat_message(name="user", avatar="user"):
    input_placeholder = st.empty()
 
# 显示助手回复框
with st.chat_message(name="assistant", avatar="assistant"):
    message_placeholder = st.empty()
 
# 显示用户输入区域
prompt_text = st.text_area(label="用户命令输入",
                           height=100,
                           placeholder="请在这儿输入您的命令")
 
# 显示发送按钮
button = st.button("发送", key="predict")
 
# 如果点击了发送按钮
if button:
    input_placeholder.markdown(prompt_text)
    history, past_key_values = st.session_state.history, st.session_state.past_key_values
    # 使用模型预测并生成回复
    for response, history, past_key_values in model.stream_chat(tokenizer, prompt_text, history,
                                                                past_key_values=past_key_values,
                                                                max_length=max_length, top_p=top_p,
                                                                temperature=temperature,
                                                                return_past_key_values=True):
        message_placeholder.markdown(response)
 
    # 更新会话状态中的历史记录和过去的键值
    st.session_state.history = history
    st.session_state.past_key_values = past_key_values