LLM

datawhalechina/self-llm: 《开源大模型食用指南》针对中国宝宝量身打造的基于Linux环境快速微调（全参数/Lora）、部署国内外开源大模型（LLM）/多模态大模型（MLLM）教程

大模型（LLM）狭义上指基于深度学习算法进行训练的自然语言处理（NLP）模型，主要应用于自然语言理解和生成等领域，广义上还包括机器视觉（CV）大模型、多模态大模型和科学计算大模型等。

• 学习实现国内外主流开源LLM的部署、使用与微调教程

Qwen1.5

模型下载

通过指令下载模型到缓存文件夹

# model_download.py
from modelscope import snapshot_download

model_dir = snapshot_download('qwen/Qwen1.5-7B-Chat', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master')

代码准备

在autodl-tmp路径下新建api.py文件，并输入以下内容

from fastapi import FastAPI, Request
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig
import uvicorn
import json
import datetime
import torch

# 设置设备参数
DEVICE = "cuda"  # 使用CUDA
DEVICE_ID = "0"  # CUDA设备ID，如果未设置则为空
CUDA_DEVICE = f"{DEVICE}:{DEVICE_ID}" if DEVICE_ID else DEVICE  # 组合CUDA设备信息

# 清理GPU内存函数
def torch_gc():
    if torch.cuda.is_available():  # 检查是否可用CUDA
        with torch.cuda.device(CUDA_DEVICE):  # 指定CUDA设备
            torch.cuda.empty_cache()  # 清空CUDA缓存
            torch.cuda.ipc_collect()  # 收集CUDA内存碎片

# 创建FastAPI应用
app = FastAPI()

# 处理POST请求的端点
@app.post("/")
async def create_item(request: Request):
    global model, tokenizer  # 声明全局变量以便在函数内部使用模型和分词器
    json_post_raw = await request.json()  # 获取POST请求的JSON数据
    json_post = json.dumps(json_post_raw)  # 将JSON数据转换为字符串
    json_post_list = json.loads(json_post)  # 将字符串转换为Python对象
    prompt = json_post_list.get('prompt')  # 获取请求中的提示

    messages = [
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": prompt}
    ]

    # 调用模型进行对话生成
    input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages,tokenize=False,add_generation_prompt=True)
    model_inputs = tokenizer([input_ids], return_tensors="pt").to('cuda')
    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]
    now = datetime.datetime.now()  # 获取当前时间
    time = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")  # 格式化时间为字符串
    # 构建响应JSON
    answer = {
        "response": response,
        "status": 200,
        "time": time
    }
    # 构建日志信息
    log = "[" + time + "] " + '", prompt:"' + prompt + '", response:"' + repr(response) + '"'
    print(log)  # 打印日志
    torch_gc()  # 执行GPU内存清理
    return answer  # 返回响应

# 主函数入口
if __name__ == '__main__':
    # 加载预训练的分词器和模型
    model_name_or_path = '/root/autodl-tmp/qwen/Qwen1.5-7B-Chat'
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, use_fast=False)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16)

    # 启动FastAPI应用
    # 用6006端口可以将autodl的端口映射到本地，从而在本地使用api
    uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=6006, workers=1)  # 在指定端口和主机上启动应用

但是很可惜，我没有gpu，所以我需要做出相应的修改

from fastapi import FastAPI, Request
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig
import uvicorn
import json
import datetime
import torch

# 设置设备参数
DEVICE = "cpu"  # 使用CUDA
DEVICE_ID = "0"  # CUDA设备ID，如果未设置则为空
CUDA_DEVICE = DEVICE  # 组合CUDA设备信息

# 清理GPU内存函数
def torch_gc():
	pass

# 创建FastAPI应用
app = FastAPI()

# 处理POST请求的端点
@app.post("/")
async def create_item(request: Request):
    global model, tokenizer  # 声明全局变量以便在函数内部使用模型和分词器
    json_post_raw = await request.json()  # 获取POST请求的JSON数据
    json_post = json.dumps(json_post_raw)  # 将JSON数据转换为字符串
    json_post_list = json.loads(json_post)  # 将字符串转换为Python对象
    prompt = json_post_list.get('prompt')  # 获取请求中的提示

    messages = [
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": prompt}
    ]

    # 调用模型进行对话生成
    input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages,tokenize=False,add_generation_prompt=True)
    model_inputs = tokenizer([input_ids], return_tensors="pt").to('cpu')
    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]
    now = datetime.datetime.now()  # 获取当前时间
    time = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")  # 格式化时间为字符串
    # 构建响应JSON
    answer = {
        "response": response,
        "status": 200,
        "time": time
    }
    # 构建日志信息
    log = "[" + time + "] " + '", prompt:"' + prompt + '", response:"' + repr(response) + '"'
    print(log)  # 打印日志
    torch_gc()  # 执行GPU内存清理
    return answer  # 返回响应

# 主函数入口
if __name__ == '__main__':
    # 加载预训练的分词器和模型
	model_name_or_path = '/root/autodl-tmp/qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat'
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, use_fast=False)
	model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path).to("cpu")

    # 启动FastAPI应用
    # 用6006端口可以将autodl的端口映射到本地，从而在本地使用api
    uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=6006, workers=1)  # 在指定端口和主机上启动应用

# 导入所需的库
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig
import torch
import streamlit as st

# 在侧边栏中创建一个标题和一个链接
with st.sidebar:
    st.markdown("## Qwen1.5 LLM")
    "[开源大模型食用指南 self-llm](https://github.com/datawhalechina/self-llm.git)"
    # 创建一个滑块，用于选择最大长度，范围在0到1024之间，默认值为512
    max_length = st.slider("max_length", 0, 1024, 512, step=1)

# 创建一个标题和一个副标题
st.title("💬 Qwen1.5 Chatbot")
st.caption("🚀 A streamlit chatbot powered by Self-LLM")

# 定义模型路径
mode_name_or_path = '/root/autodl-tmp/qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat'

# 定义一个函数，用于获取模型和tokenizer
@st.cache_resource
def get_model():
    # 从预训练的模型中获取tokenizer
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mode_name_or_path, use_fast=False)
    # 从预训练的模型中获取模型，并设置模型参数
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(mode_name_or_path, torch_dtype=torch.bfloat16,  device_map="auto")
  
    return tokenizer, model

# 加载Qwen1.5-4B-Chat的model和tokenizer
tokenizer, model = get_model()

# 如果session_state中没有"messages"，则创建一个包含默认消息的列表
if "messages" not in st.session_state:
    st.session_state["messages"] = [{"role": "assistant", "content": "有什么可以帮您的？"}]

# 遍历session_state中的所有消息，并显示在聊天界面上
for msg in st.session_state.messages:
    st.chat_message(msg["role"]).write(msg["content"])

# 如果用户在聊天输入框中输入了内容，则执行以下操作
if prompt := st.chat_input():
    # 将用户的输入添加到session_state中的messages列表中
    st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
    # 在聊天界面上显示用户的输入
    st.chat_message("user").write(prompt)
    
    # 构建输入     
    input_ids = tokenizer.apply_chat_template(st.session_state.messages,tokenize=False,add_generation_prompt=True)
    model_inputs = tokenizer([input_ids], return_tensors="pt").to('cuda')
    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]
    # 将模型的输出添加到session_state中的messages列表中
    st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": response})
    # 在聊天界面上显示模型的输出
    st.chat_message("assistant").write(response)
    # print(st.session_state)