阿里通义千问 Qwen1.5 实践案例来了_通义千问1.5-0.5b-chat部署方案

大模型落地一直受到算力的约束，今天分享一个参数相对较小的模型： Qwen1.5 的落地方法。

Qwen1.5 划重点

1. 更全的模型系列： 提供6个不同size模型，以及GPTQ/AWQ/GGUF量化版，总有一款适合你

2. 更好的生态融入： 接入huggingface transformers，以及主流的第三方部署、量化、微调、服务等框架，方便你我他

3.更强大的性能： Chat模型性能大幅提升，即便在英文的MT-Bench上，Qwen1.5-Chat系列也取得了优秀的性能

4.更全面统一的功能： 全系列均统一支持至少32k的最大长度，多语言能力全面提升并提供了更丰富的多语言评测，全系列统一支持system prompt，统一具备强大的链接外部系统能力（agent/RAG/Tool-use/Code-interpreter）

技术交流&资料

技术要学会分享、交流，不建议闭门造车。一个人可以走的很快、一堆人可以走的更远。

成立了大模型面试和技术交流群，相关资料、技术交流&答疑，均可加我们的交流群获取，群友已超过2000人，添加时最好的备注方式为：来源+兴趣方向，方便找到志同道合的朋友。

方式①、微信搜索公众号：机器学习社区，后台回复：加群
方式②、添加微信号：mlc2040，备注：来自CSDN + 技术交流

最佳实践

体验地址：

https://modelscope.cn/studios/qwen/Qwen1.5-72B-Chat-Demo/summary

例如，多语言能力：

角色扮演：

工具调用能力：

模型下载

模型链接： https://modelscope.cn/organization/qwen

from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('qwen/Qwen1.5-7B-Chat')
1
2

模型推理

环境依赖：

pip install transformers>=4.37.0
1

推理代码：

from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
device = "cuda" # the device to load the model onto

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("qwen/Qwen1.5-7B-Chat")

prompt = "Give me a short introduction to large language model."
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)

generated_ids = model.generate(
    model_inputs.input_ids,
    max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

模型训练

微调框架SWIFT(https://github.com/modelscope/swift)已经支持了Qwen1.5全系列模型的微调和推理。

下面我们以自我认知任务为例针对千问1.5-7b-chat模型为例给出训练参数配置：

# Experimental environment: A100
# 30GB GPU memory
PYTHONPATH=../../.. \
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
python llm_sft.py \
    --model_type qwen1half-7b-chat \
    --sft_type lora \
    --tuner_backend swift \
    --dtype AUTO \
    --output_dir output \
    --dataset ms-bench \
    --train_dataset_sample 5000 \
    --num_train_epochs 2 \
    --max_length 1024 \
    --check_dataset_strategy warning \
    --lora_rank 8 \
    --lora_alpha 32 \
    --lora_dropout_p 0.05 \
    --lora_target_modules ALL \
    --gradient_checkpointing true \
    --batch_size 1 \
    --weight_decay 0.01 \
    --learning_rate 1e-4 \
    --gradient_accumulation_steps 16 \
    --max_grad_norm 0.5 \
    --warmup_ratio 0.03 \
    --eval_steps 100 \
    --save_steps 100 \
    --save_total_limit 2 \
    --logging_steps 10 \
    --use_flash_attn false \
    --self_cognition_sample 1000 \
    --model_name 卡卡罗特 \
    --model_author 陶白白 \

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35

其中的ms-bench数据集是通用知识数据集，用来做数据混合防止知识遗忘。训练的Loss收敛情况：

可以看到其收敛非常平滑。

训练的显存使用情况：

训练后推理可以使用如下脚本（注意将–ckpt_dir替换为训练log输出的weights路径）：

# Experimental environment: A100
PYTHONPATH=../../.. \
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
python llm_infer.py \
    --ckpt_dir "/xxx/xxx/Qwen1.5-7b-chat/vx-xxx/checkpoint-xx" \
    --load_dataset_config true \
    --max_length 2048 \
    --eval_human true \
    --use_flash_attn false \
    --max_new_tokens 2048 \
    --temperature 0.1 \
    --top_p 0.7 \
    --repetition_penalty 1. \
    --do_sample true \
    --merge_lora_and_save false \
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

自我认识微调后的模型推理效果：

模型部署

使用vllm部署千问1.5开源版本

设置环境变量：export VLLM_USE_MODELSCOPE=True

vllm拉起openai server

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model qwen/Qwen1.5-7B-Chat --max-model-len 8192  --gpu-memory-utilization 0.95
1
2

访问服务

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "qwen/Qwen1.5-7B-Chat",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": "写一篇春天为主题的作文"}
        ],
        "stop": ["<|im_end|>", "<|endoftext|>"]
    }'
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

使用llama.cpp部署千问1.5开源的GGUF的版本

下载GGUF文件：

from modelscope.hub.file_download import model_file_download

model_dir = model_file_download(model_id='qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat-GGUF',file_path='qwen1.5-1_8b-chat-q8_0.gguf',revision='master',cache_dir='/mnt/workspace/')
1
2
3

git clone llama.cpp代码并推理：

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
cd llama.cpp
make -j && ./main -m /mnt/workspace/qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat-GGUF/qwen1.5-1_8b-chat-q8_0.gguf -p "Building a website can be done in 10 simple steps:\nStep 1:" -n 400 -e
1
2
3

通俗易懂讲解大模型系列

• 重磅消息！《大模型面试宝典》(2024版) 正式发布！

• 重磅消息！《大模型实战宝典》(2024版) 正式发布！

• 做大模型也有1年多了，聊聊这段时间的感悟！

• 用通俗易懂的方式讲解：不要再苦苦寻觅了！AI 大模型面试指南（含答案）的最全总结来了！

• 用通俗易懂的方式讲解：我的大模型岗位面试总结：共24家，9个offer

• 用通俗易懂的方式讲解：大模型 RAG 在 LangChain 中的应用实战

• 用通俗易懂的方式讲解：一文讲清大模型 RAG 技术全流程
  

• 用通俗易懂的方式讲解：如何提升大模型 Agent 的能力?

• 用通俗易懂的方式讲解：ChatGPT 开放的多模态的DALL-E 3功能，好玩到停不下来！

• 用通俗易懂的方式讲解：基于扩散模型（Diffusion）,文生图 AnyText 的效果太棒了

• 用通俗易懂的方式讲解：在 CPU 服务器上部署 ChatGLM3-6B 模型

• 用通俗易懂的方式讲解：使用 LangChain 和大模型生成海报文案

• 用通俗易懂的方式讲解：ChatGLM3-6B 部署指南

• 用通俗易懂的方式讲解：使用 LangChain 封装自定义的 LLM，太棒了

• 用通俗易懂的方式讲解：基于 Langchain 和 ChatChat 部署本地知识库问答系统

• 用通俗易懂的方式讲解：在 Ubuntu 22 上安装 CUDA、Nvidia 显卡驱动、PyTorch等大模型基础环境

• 用通俗易懂的方式讲解：Llama2 部署讲解及试用方式

• 用通俗易懂的方式讲解：基于 LangChain 和 ChatGLM2 打造自有知识库问答系统

• 用通俗易懂的方式讲解：一份保姆级的 Stable Diffusion 部署教程，开启你的炼丹之路

• 用通俗易懂的方式讲解：对 embedding 模型进行微调，我的大模型召回效果提升了太多了

• 用通俗易懂的方式讲解：LlamaIndex 官方发布高清大图，纵览高级 RAG技术

• 用通俗易懂的方式讲解：为什么大模型 Advanced RAG 方法对于AI的未来至关重要？

• 用通俗易懂的方式讲解：使用 LlamaIndex 和 Eleasticsearch 进行大模型 RAG 检索增强生成

• 用通俗易懂的方式讲解：基于 Langchain 框架，利用 MongoDB 矢量搜索实现大模型 RAG 高级检索方法

• 用通俗易懂的方式讲解：使用Llama-2、PgVector和LlamaIndex，构建大模型 RAG 全流程