本地部署 FastChat

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1. 什么是 FastChat

FastChat 是一个开放平台，用于训练、服务和评估基于大型语言模型的聊天机器人。

核心功能包括：

• 最先进模型（例如，Vicuna、FastChat-T5）的权重、训练代码和评估代码。

• 具有 Web UI 和 OpenAI 兼容 RESTful API 的分布式多模型服务系统。

2. Github 地址

https://github.com/lm-sys/FastChat

3. 安装 Miniconda3

下载 Conda 安装脚本，

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
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运行安装脚本，

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
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按提示操作。当提示是否初始化 Conda 时,输入 “yes”，

安装完成后，关闭当前终端并打开新终端，这将激活 Conda，

sudo su - root
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更新 Conda 至最新版本，

conda update conda
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4. 创建虚拟环境

conda create -n fastchat python==3.10.6
conda activate fastchat

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
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5. 安装 FastChat

克隆代码，

git clone --recursive https://github.com/lm-sys/FastChat.git; cd FastChat
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升级 pip

pip3 install --upgrade pip
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安装依赖库，

pip3 install -e .
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6. 使用命令行进行推理

python3 -m fastchat.serve.cli --model-path lmsys/vicuna-13b-v1.3 --load-8bit
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7. 使用 Web GUI 服务进行推理

启动 controller，

python3 -m fastchat.serve.controller
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启动 worker，

python3 -m fastchat.serve.model_worker --model-path lmsys/vicuna-7b-v1.3
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启动 Gradio Web 服务器，

python3 -m fastchat.serve.gradio_web_server
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浏览器打开 http://127.0.0.1:7860/?__theme=dark 进行访问，

8. 使用 Lora 进行训练

安装依赖库，

pip install deepspeed
pip install git+https://github.com/huggingface/peft
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下载数据 HealthCareMagic-100k.json，将数据存储在 ./data 目录下。

转换数据格式，

python3 -m fastchat.data.convert_alpaca --in-file ./data/HealthCareMagic-100k.json --out-file ./data/HealthCareMagic-100k-Lora.json
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开始微调，

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
deepspeed --num_gpus=1 fastchat/train/train_lora.py \
    --model_name_or_path lmsys/vicuna-7b-v1.3  \
    --lora_r 8 \
    --lora_alpha 16 \
    --lora_dropout 0.05 \
    --data_path ./data/HealthCareMagic-100k-Lora.json \
    --bf16 True \
    --output_dir ./checkpoints \
    --num_train_epochs 3 \
    --per_device_train_batch_size 4 \
    --per_device_eval_batch_size 4 \
    --gradient_accumulation_steps 1 \
    --evaluation_strategy "no" \
    --save_strategy "steps" \
    --save_steps 1200 \
    --save_total_limit 100 \
    --learning_rate 2e-5 \
    --weight_decay 0. \
    --warmup_ratio 0.03 \
    --lr_scheduler_type "cosine" \
    --logging_steps 1 \
    --tf32 True \
    --model_max_length 2048 \
    --q_lora True \
    --deepspeed playground/deepspeed_config_s2.json \
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未完待续！

9. 其他

pip install einops flash_attn==1.0.5
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完结！