vivo蓝心大模型BlueLM---Windows私有化部署方案

vivo蓝心大模型BlueLM---Windows私有化部署方案

一、背景

  2023年11月1日，2023 vivo开发者大会在深圳举办，大会以“同心·同行”为主题，共设有1个主会场及9个分会场。会上，vivo正式发布自研蓝心大模型BlueLM、OriginOS 4、自研蓝河操作系统BlueOS，以及在人文关怀、生态建设等领域的最新成果，同广大开发者和生态伙伴一道，前瞻时代变革趋势与机遇，共筑产业生态繁荣。同时，vivo高级副总裁兼首席技术官施玉坚，宣布率先开源 70 亿参数级的蓝心大模型 7B 以及对应的微调框架。其中70 亿级别的蓝心大模型 7B 是面向手机打造的端云两用模型，vivo 称其在语言理解、文本创作等场景下表现非常优秀。

vivo开发者社区：蓝心大模型 - vivo开发者社区

vivo开发者大会演讲：https://www.bilibili.com/video/BV1Rz4y1P7tg/?buvid=XX8F5438E2D4F792BF96C0FE7B7560A332CB6&from_spmid=main.my-history.0.0&is_story_h5=false&mid=QBnBJCPXcbizmrIJm19XRQ%3D%3D&p=1&plat_id=116&share_from=ugc&share_medium=android&share_plat=android&share_session_id=5bf110b9-414f-45f5-8acb-4380fe6f9131&share_source=WEIXIN&share_tag=s_i&spmid=united.player-video-detail.0.0×tamp=1698923239&unique_k=uxaYNJV&up_id=19326966

二、模型背景

GitHub项目地址：GitHub - vivo-ai-lab/BlueLM: BlueLM(蓝心大模型): Open large language models developed by vivo AI Lab

具体模型地址：vivo-ai (vivo AI Lab) (huggingface.co)

BlueLM 是由 vivo AI 全球研究院自主研发的大规模预训练语言模型，本次发布包含 7B 基础 (base) 模型和 7B 对话 (chat) 模型，同时我们开源了支持 32K 的长文本基础 (base) 模型和对话 (chat) 模型。

• 更大量的优质数据 2.6 万亿 
• 更优的效果 C-Eval  CMMLU 
• 长文本支持 32K 
• 协议说明

本次发布基座模型如下：

推荐Linux部署方式

7B-2K不推荐Windows部署，有依赖无法编译，不支持Windows

vivo宣布后续将开源 13B 模型和支持多模态的 7B-vl 模型，还请期待！

三、部署方案

我的测试环境软硬件情况：

CPU：i9-10900K

GPU：3090 24G

RAM：DDR4 3200 64G(32G X2)

OS：Win10 Pro 22H2 19045.2673

（一）、工程文件准备

整个工程需要从两个远程仓库克隆，一个是 github 上的源码，一个是 HuggingFace 上的模型。

1、项目源码下载

对于源码，可直接从网页下载 zip 包后解压，也可使用 git 命令（电脑需要提前装好 git ）克隆至本地文件夹中：

git下载地址：Git - Downloads

下载安装完成后，进入项目存放目录的位置进行git clone，粘贴clone地址进行下载

2、模型下载

根据实际需求选择所需模型进行下载，这里以vivo-ai/BlueLM-7B-Base为例

（1）进入上一步clone好的源码目录，打开git，进行模型下载。

git安装lfs：
git lfs install
 
git clone模型
git clone https://huggingface.co/vivo-ai/BlueLM-7B-Base

根据目录结构，用记事本打开并修改源码目录下的 web_demo.py、cli_demo.py 文件，将 MODEL_ID = "vivo-ai/BlueLM-7B-Chat" 替换为 ..\\model ：

需要注意的坑：

在 windows 下，表示目录层级的斜杠需写为双反斜杠，而非 Linux 下的单一正斜杠。

3、python环境准备

(1) Anaconda的下载

官网：Free Download | Anaconda

安装配置详细教程参见：【精选】Anaconda超详细安装教程（Windows环境下）_conda安装-CSDN博客

（2）建立python环境。安装完后，打开Anaconda Navigator，建立环境，建议选择3.9的版本【需要联网】。创建完成后打开Terminal。

（3) 切换到源码目录

（4）安装CUDA

对于使用 Nvidia GPU 的用户，BlueLM 并没有明确给出手动安装 torch 的方法，以下操作如不进行，将无法启动模型：

（1）下载安装 CUDA Toolkit，查看本地显卡情况，红框处显示CUDA最高支持12.0的版本，12288MiB就是12G的显存

CUDA下载地址：CUDA Toolkit - Free Tools and Training | NVIDIA Developer

CUDA安装详细教程：【精选】CUDA安装及环境配置——最新详细版_abbrave的博客-CSDN博客

（2）CUDA的版本最好和Pytorch最大支持CUDA版本一致，下图最新就支持12.1的CUDA版本，因此CUDA版本尽量选择12.1的迭代版本。

Pytorch官网：PyTorch

（3）CUDA安装好后，进入虚拟环境，安装Pytorch

conda切换清华源：
 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
 
设置搜索时显示通道地址
 
conda config --set show_channel_urls yes
 
有时候国内镜像源无法连接，需要恢复原来的源：
 
conda config --remove-key channels
 
pip切换清华源：
 
升级pip
 
python -m pip install --upgrade pip
 
配置默认镜像站
 
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
 
如果你只是想临时使用一下，那么用下面这行命令就好了：
 
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package
 
粘贴下载地址，安装Pytorch

验证torch是否安装成功

打开终端，切换到pytorch安装环境下，检测程序如下：

import torch
 
print（torch.__version__)
 
print(torch.cuda.is_available())

输出类似下图结果，代表成功：

（4）安装requirements.txt

安装之前，需要打开requirements.txt，进行如下修改，删除红框两项。
 
原因：1、torch已经安装。2、windows是不支持deepspeed的，如果只是跑推理的话可以不安装deepspeed。
 
注意：如果出现transformers报错，请将requirements.txt里面的transformers==4.33.1修改为transformers==4.30.2，然后再重新执行安装命令。
 
pip安装依赖，等待安装完成
 
pip install -r requirements.txt

（5）运行大模型

1、命令行demo

本命令行 Demo 仅支持 Chat 场景。
 
python cli_demo.py

2、网页demo

本网页 Demo 仅支持 Chat 场景。
 
streamlit run web_demo.py --server.port 8080