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AI模型部署：Triton Inference Server部署ChatGLM3-6B实践

作者：黑客灵魂 | 2024-06-22 09:31:37

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AI模型部署：Triton Inference Server部署ChatGLM3-6B实践

前言

内容摘要

本篇先将搭建基础Triton设置模块，将ChatGLM3-6B部署为服务跑通，再加入动态批处理和模型预热来提升服务的性能和效率，包括以下几个模块

  • Docker镜像环境准备
  • 模型基础配置config.pbtxt
  • 自定义Python后端model.py
  • 模型服务加载卸载管理
  • 服务请求测试
  • 加入服务端动态批处理
  • 加入模型预热
Docker镜像环境准备

拉取Docker仓库下的nvcr.io/nvidia/tritonserver:21.02-py3，以此作为基础镜像，安装torch，transformers，sentencepiece等Python依赖构建一个新的镜像，下文中统一命名为triton_chatglm3_6b:v1，基础环境构建有疑问的读者可以翻阅笔者往期的文章，在本篇中此内容略过。

模型基础配置config.pbtxt

我们先交代模型仓库下的目录结构，在Triton要求的model_repository的目录下创建chatglm3-6b文件夹，结构如下

.
├── 1
│   ├── chatglm3-6b
│   │   ├── config.json
│   │   ├── configuration_chatglm.py
│   │   ├── gitattributes
│   │   ├── modeling_chatglm.py
│   │   ├── MODEL_LICENSE
│   │   ├── pytorch_model-00001-of-00007.bin
│   │   ├── pytorch_model-00002-of-00007.bin
│   │   ├── pytorch_model-00003-of-00007.bin
│   │   ├── pytorch_model-00004-of-00007.bin
│   │   ├── pytorch_model-00005-of-00007.bin
│   │   ├── pytorch_model-00006-of-00007.bin
│   │   ├── pytorch_model-00007-of-00007.bin
│   │   ├── pytorch_model.bin.index.json
│   │   ├── quantization.py
│   │   ├── README.md
│   │   ├── tokenization_chatglm.py
│   │   ├── tokenizer_config.json
│   │   └── tokenizer.model
│   └── model.py
├── config.pbtxt
└── warmup
    └── raw_data


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其中1文件夹代表模型版本号，其下面又包含模型文件和自定义后端脚本model.py，config.pbtxt为Triton的配置信息，warmup文件夹存放模型预热需要的数据文件。
首先完成config.pbtxt的设置，主要包括输入输出要素约定，数据类型约定，设置如下

name: "chatglm3-6b"
backend: "python"

max_batch_size: 0
input [
  {
    name: "prompt"
    data_type: TYPE_STRING
    dims: [ -1 ]
  },
  {
    name: "history"
    data_type: TYPE_STRING
    dims: [ -1 ]
  },
  {
    name: "temperature"
    data_type: TYPE_STRING
    dims: [ -1 ]
  },
  {
    name: "max_token"
    data_type: TYPE_INT16
    dims: [ 1 ]
  },
  {
    name: "history_len"
    data_type: TYPE_INT16
    dims: [ 1 ]
  }
]
output [
  {
    name: "response"
    data_type: TYPE_STRING
    dims: [ -1 ]
  },
  {
    name: "history"
    data_type: TYPE_STRING
    dims: [ -1 ]
  }
]
instance_group [
  { 
      count: 1
      kind: KIND_GPU
      gpus: [ 2 ]
  }
]


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对该文件中的要素做简要说明

  • max_batch_size：一次请求的最大批次batch_size，本例设置为0代表实际批次由下文的input中的dims决定，而dims为一维向量，代表客户端只允许输入一条文本
  • input/output：输入和输出约定，输入端需要传入prompt，history，温度系数，history上下文长度，最大推理token数，输出端需要输出回答response，以及历史累计的history，这些都是由chatglm3的特性决定。对于prompt和history它们都是自然语言字符串，设置为TYPE_STRING，且不定长因此dims设置为-1。温度系数设置为字符串会在服务端解析为浮点数。
  • instance_group：执行实例，本例中设置了只有一个GPU:2来执行推理，且只给了该块GPU一个实例，读者可以根据自己机器的条件自行设置
自定义Python后端model.py

config.pbtxt搭建起了客户端和服务端的桥梁，下一步编辑自定义后端脚本model.py，它基于config.pbtxt中的约定抽取对应的数据进行推理逻辑的编写，model.py内容如下

import os

os.environ['PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF'] = 'max_split_size_mb:32'
os.environ['TRANSFORMERS_CACHE'] = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + "/work/"
os.environ['HF_MODULES_CACHE'] = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + "/work/"

import json
import triton_python_backend_utils as pb_utils
import sys
import gc
import time
import logging
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import numpy as np

gc.collect()
torch.cuda.empty_cache()

logging.basicConfig(format='%(asctime)s - %(filename)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s',
                    level=logging.INFO)


class TritonPythonModel:
    def initialize(self, args):
        device = "cuda" if args["model_instance_kind"] == "GPU" else "cpu"
        device_id = args["model_instance_device_id"]
        self.device = f"{device}:{device_id}"

        self.model_config = json.loads(args['model_config'])
        output_response_config = pb_utils.get_output_config_by_name(self.model_config, "response")
        output_history_config = pb_utils.get_output_config_by_name(self.model_config, "history")
        self.output_response_dtype = pb_utils.triton_string_to_numpy(output_response_config['data_type'])
        self.output_history_dtype = pb_utils.triton_string_to_numpy(output_history_config['data_type'])
        ChatGLM_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + "/chatglm3-6b"
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(ChatGLM_path, trust_remote_code=True)
        model = AutoModel.from_pretrained(ChatGLM_path,
                                          torch_dtype=torch.bfloat16,
                                          trust_remote_code=True).half().to(self.device)
        self.model = model.eval()
        logging.info("model init success")

    def execute(self, requests):
        responses = []
        for request in requests:
            prompt = pb_utils.get_input_tensor_by_name(request, "prompt").as_numpy()[0].decode('utf-8')
            history_origin = pb_utils.get_input_tensor_by_name(request, "history").as_numpy()[0].decode('utf-8')
            if history_origin:
                history = eval(history_origin)
            else:
                history = []
            temperature = float(pb_utils.get_input_tensor_by_name(request, "temperature").as_numpy()[0].decode("utf-8"))
            max_token = int(pb_utils.get_input_tensor_by_name(request, "max_token").as_numpy()[0])
            history_len = int(pb_utils.get_input_tensor_by_name(request, "history_len").as_numpy()[0])

            # 日志输出传入信息
            in_log_info = {
                "in_prompt": prompt,
                "in_history": history,
                "in_temperature": temperature,
                "in_max_token": max_token,
                "in_history_len": history_len
            }
            logging.info(in_log_info)
            response, history = self.model.chat(self.tokenizer,
                                                prompt,
                                                # 由于history的结构，问和答是分开的因此*2
                                                history=history[-history_len * 2:] if history_len > 0 else [],
                                                max_length=max_token,
                                                temperature=temperature)
            # 日志输出处理后的信息
            out_log_info = {
                "out_response": response,
                "out_history": history
            }
            logging.info(out_log_info)
            response = np.char.encode(np.array([response]))
            history = np.char.encode(np.array([str(history)]))

            response_output_tensor = pb_utils.Tensor("response", response.astype(self.output_response_dtype))
            history_output_tensor = pb_utils.Tensor("history", history.astype(self.output_response_dtype))

            final_inference_response = pb_utils.InferenceResponse(
                output_tensors=[response_output_tensor, history_output_tensor])
            responses.append(final_inference_response)

        return responses

    def finalize(self):
        print('Cleaning up...')


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首先在初始化initialize中通过model_instance_device_id和model_instance_device_id拿到对应的设备device，通过HuggingFace加载模型并装载到GPU上，在execute中实现推理逻辑，从请求requests中解析出对应的prompt，history，温度系数等参数，执行chatglm3模型自带的chat方法即可完成推理，最终输出为Triton指定的类型格式包装输出。
这里对history做简要说明，在chatglm3中history的格式为由字典组成的列表，每字典包含角色和内容，例如

>>> history
>>> [{'role': 'user', 'content': '你好'}, {'role': 'assistant', 'metadata': '', 'content': '你好
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