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开源大模型ChatGLM2-6B 1. 租一台GPU服务器测试下_部署开源大模型需要租什么服务器

作者：木道寻08 | 2024-08-08 05:56:10

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部署开源大模型需要租什么服务器

0. 环境

租用了1台GPU服务器，系统 ubuntu20，GeForce RTX 3090 24G。过程略。本人测试了ai-galaxy的，今天发现网友也有推荐autodl的。

（GPU服务器已经关闭，因此这些信息已经失效）
SSH地址：*
端口：16116

SSH账户：root
密码：*

内网： 3389 ，外网：16114

VNC地址： *
端口：16115

VNC用户名：root
密码：*

硬件需求，这是ChatGLM-6B的，应该和ChatGLM2-6B相当。
量化等级   最低 GPU 显存
FP16（无量化）   13 GB
INT8   10 GB
INT4   6 GB

1. 测试gpu


nvidia-smi
(base) root@ubuntuserver:~# nvidia-smi
Fri Sep  8 09:58:25 2023
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 510.54       Driver Version: 510.54       CUDA Version: 11.6     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce ...  Off  | 00000000:00:07.0 Off |                  N/A |
| 38%   42C    P0    62W / 250W |      0MiB / 11264MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
 
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+
(base) root@ubuntuserver:~#

2. 下载仓库


git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B
cd ChatGLM2-6B

服务器也无法下载，需要浏览器download as zip 通过winscp拷贝上去

3. 升级cuda

查看显卡驱动版本要求：
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

发现cuda 11.8需要 >=450.80.02。已经满足。

执行指令更新cuda


wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

-> 输入 accept
-> 取消勾选 Driver
-> 点击 install


export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.8/bin
nvcc --version

4. 源码编译方式升级python3

4.1 openssl（Python3.10 requires a OpenSSL 1.1.1 or newer）


wget https://www.openssl.org/source/openssl-1.1.1s.tar.gz
tar -zxf openssl-1.1.1s.tar.gz && \
cd openssl-1.1.1s/ && \
./config -fPIC --prefix=/usr/include/openssl enable-shared && \
make -j8
make install

4.2 获取源码


 
wget https://www.python.org/ftp/python/3.10.10/Python-3.10.10.tgz
or
wget https://registry.npmmirror.com/-/binary/python/3.10.10/Python-3.10.10.tgz

4.3 安装编译python的依赖


apt update && \
apt install build-essential zlib1g-dev libncurses5-dev libgdbm-dev libnss3-dev libssl-dev libreadline-dev libffi-dev libsqlite3-dev wget libbz2-dev

4.4 解压并配置


tar -xf Python-3.10.10.tgz && \
cd Python-3.10.10 && \
./configure --prefix=/usr/local/python310  --with-openssl-rpath=auto  --with-openssl=/usr/include/openssl  OPENSSL_LDFLAGS=-L/usr/include/openssl   OPENSSL_LIBS=-l/usr/include/openssl/ssl OPENSSL_INCLUDES=-I/usr/include/openssl

4.5 编译与安装


 
make -j8
make install

4.6 建立软链接

ln -s /usr/local/python310/bin/python3.10  /usr/bin/python3.10

5. 再次操作ChatGLM2-6B

5.1 使用 pip 安装依赖


# 首先单独安装cuda版本的torch
python3.10 -m pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
 
# 再安装仓库依赖
python3.10 -m pip install --upgrade pip  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
python3.10 -m pip install -r requirements.txt

问题：网速慢，加上国内软件源
python3.10 -m pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

问题：ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement streamlit>=1.24.0
ubuntu20内的python3.9太旧了，不兼容。

验证torch是否带有cuda


import torch
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)

5.2 准备模型

# 这里将下载的模型文件放到了本地的 chatglm-6b 目录下


curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | sudo bash
sudo apt-get install git-lfs
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b $PWD/chatglm2-6b

还是网速太慢

另外一种办法：


mkdir -p THUDM/ && cd THUDM/
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b

下载ChatGLM2作者上传到清华网盘的模型文件
https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/674208019e314311ab5c/?p=%2Fchatglm2-6b&mode=list
并覆盖到THUDM/chatglm2-6b

先前以为用wget可以下载，结果下来的文件是一样大的，造成推理失败。
win10 逐一校验文件SHA256，需要和https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b中Git LFS Details的匹配。


C:\Users\qjfen\Downloads\chatglm2-6b>certutil -hashfile pytorch_model-00001-of-00007.bin SHA256
SHA256 的 pytorch_model-00001-of-00007.bin 哈希:
cdf1bf57d519abe11043e9121314e76bc0934993e649a9e438a4b0894f4e6ee8
CertUtil: -hashfile 命令成功完成。
C:\Users\qjfen\Downloads\chatglm2-6b>certutil -hashfile pytorch_model-00002-of-00007.bin SHA256
SHA256 的 pytorch_model-00002-of-00007.bin 哈希:
1cd596bd15905248b20b755daf12a02a8fa963da09b59da7fdc896e17bfa518c
CertUtil: -hashfile 命令成功完成。
C:\Users\qjfen\Downloads\chatglm2-6b>certutil -hashfile pytorch_model-00003-of-00007.bin SHA256
812edc55c969d2ef82dcda8c275e379ef689761b13860da8ea7c1f3a475975c8
C:\Users\qjfen\Downloads\chatglm2-6b>certutil -hashfile pytorch_model-00004-of-00007.bin SHA256
555c17fac2d80e38ba332546dc759b6b7e07aee21e5d0d7826375b998e5aada3
C:\Users\qjfen\Downloads\chatglm2-6b>certutil -hashfile pytorch_model-00005-of-00007.bin SHA256
cb85560ccfa77a9e4dd67a838c8d1eeb0071427fd8708e18be9c77224969ef48
C:\Users\qjfen\Downloads\chatglm2-6b>certutil -hashfile pytorch_model-00006-of-00007.bin SHA256
09ebd811227d992350b92b2c3491f677ae1f3c586b38abe95784fd2f7d23d5f2
C:\Users\qjfen\Downloads\chatglm2-6b>certutil -hashfile pytorch_model-00007-of-00007.bin SHA256
316e007bc727f3cbba432d29e1d3e35ac8ef8eb52df4db9f0609d091a43c69cb

这里需要推到服务器中。并在ubuntu下用sha256sum <filename> 校验下文件。

注意如果模型是坏的，会出现第一次推理要大概10分钟、而且提示idn越界什么的错误。

5.3 运行测试

切换回主目录
python3.10
>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chatglm2-6b", trust_remote_code=True)
>>> model = AutoModel.from_pretrained("chatglm2-6b", trust_remote_code=True, device='cuda')
>>> model = model.eval()
>>> response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
>>> print(response)

5.4 gpu占用


(base) root@ubuntuserver:~/work/ChatGLM2-6B/chatglm2-6b# nvidia-smi
Mon Sep 11 07:12:21 2023
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 510.54       Driver Version: 510.54       CUDA Version: 11.6     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce ...  Off  | 00000000:00:07.0 Off |                  N/A |
| 30%   41C    P2   159W / 350W |  13151MiB / 24576MiB |     38%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
 
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|    0   N/A  N/A     55025      C   python3.10                      13149MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
(base) root@ubuntuserver:~/work/ChatGLM2-6B/chatglm2-6b#

6. 测试官方提供的demo

6.1 cli demo

vim cli_demo.py
修改下模型路径为chatglm2-6b即可运行测试

用户：hello

ChatGLM：Hello! How can I assist you today?

用户：你好

ChatGLM：你好! How can I assist you today?

用户：请问怎么应对嵌入式工程师的中年危机

6.2 web_demo

修改模型路径
vim web_demo.py

把


tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).cuda()

修改为


tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chatglm2-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("chatglm2-6b", trust_remote_code=True).cuda()

6.3 web_demo2


python3.10 -m pip install streamlit  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
python3.10 -m streamlit run web_demo2.py --server.port 3389

内网： 3389 ，外网：16114
本地浏览器打开：lyg.blockelite.cn:16114

6.4 api.py

把
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).cuda()
修改为
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chatglm2-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("chatglm2-6b", trust_remote_code=True).cuda()

另外，智星云服务器设置了端口映射，把port修改为3389，可以通过外网访问。

运行：
python3.10 api.py

客户端（智星云服务器）：
curl -X POST "http://127.0.0.1:3389" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"prompt": "你好", "history": []}'

客户端2（任意linux系统）
curl -X POST "http://lyg.blockelite.cn:16114" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"prompt": "你好", "history": []}'


(base) root@ubuntuserver:~/work/ChatGLM2-6B# python3.10 api.py
Loading checkpoint shards: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 7/7 [00:46<00:00,  6.60s/it]
INFO:     Started server process [91663]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:3389 (Press CTRL+C to quit)
[2023-09-11 08:55:21] ", prompt:"你好", response:"'你好声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/木道寻08/article/detail/946418
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