FastAPI部署大模型Llama 3.1
项目地址：self-llm/models/Llama3_1/01-Llama3_1-8B-Instruct FastApi 部署调用.md at master · datawhalechina/self-llm (github.com)目标：利用AutoDL的深度学习情况，简单部署大模型
情况预备
思量到部分同学配置情况大概会遇到一些题目，我们在AutoDL平台预备了LLaMA3-1的情况镜像，点击下方链接并直接创建Autodl示例即可。 CodeWithGPU | 能复现才是好算法
首先 pip 换源加速下载并安装依赖包
# 升级pip
python -m pip install --upgrade pip
# 更换 pypi 源加速库的安装
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install fastapi==0.111.1
pip install uvicorn==0.30.3
pip install modelscope==1.16.1
pip install transformers==4.42.4
pip install accelerate==0.32.1 模型下载
模型下载社区有魔塔和huggingface（被墙，大概不能利用），所以同意利用魔塔社区的方式下载模型
新建 model_download.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后请及时生存文件，如下图所示。并运行 python model_download.py 实行下载，模型大小为 15GB，下载模型大概需要15 分钟。
import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os
model_dir = snapshot_download('LLM-Research/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master')
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/1d889015db9f3763c277e6bed524f980.png
注意：如果模型下载失败，可以多试几次：运行 python model_download.py
API部署代码
新建 api.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后请及时生存文件（Ctrl+s）。以下代码有很详细的解释
from fastapi import FastAPI, Request
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
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(, return_tensors="pt").to('cuda')
generated_ids = model.generate(model_inputs.input_ids,max_new_tokens=512)
generated_ids = [
output_ids for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
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/LLM-Research/Meta-Llama-3___1-8B-Instruct'
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 运行以上代码 python api.py
如果遇到以下bug：需要pip install transformers==4.43.1
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/eda5f79591b72498dc35b94266fcfe7f.png
部署测试
在终端输入以下下令启动api服务：
python api.py 加载完毕后出现如下信息阐明乐成。
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/937c9240f6d2a956c46c6730eec6584f.png
默认部署在 6006 端口，通过 POST 方法进行调用，可以利用 curl 调用，如下所示：
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/b4287d279a5bf7d6bfbbec7083073388.png
[*] curl: 这是下令行工具的名字，用于从服务器获取或发送数据。
[*] -X POST: 这个选项指定了请求类型为 POST。POST 请求通常用于向服务器发送数据。
[*] "http://127.0.0.1:6006": 这是请求的目标 URL。127.0.0.1 是当地回环地址，意味着请求将被发送到同一台计算机上运行的服务。6006 是服务监听的端口号。
[*] -H 'Content-Type: application/json': 这个选项设置了请求头 (Header) 中的 Content-Type 字段为 application/json。这告诉服务器发送的数据是 JSON 格式。
[*] -d '{"prompt": "你好"}': 这个选项指定了要发送的数据体 (Body)。在这里，数据是一个 JSON 对象，其中包含一个键值对，键是 "prompt"，值是 "你好"。这个数据体将作为请求的一部分发送给服务器。
也可以利用 python 中的 requests 库进行调用，我们新建一个test.ibynb文件，复制如下代码，按Enter+Shift运行代码。
import requests
import json
def get_completion(prompt):
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
data = {"prompt": prompt}
response = requests.post(url='http://127.0.0.1:6006', headers=headers, data=json.dumps(data))
return response.json()['response']
if __name__ == '__main__':
print(get_completion('我写了一篇文章：FastAPI部署大模型Llama3.1。你帮我写一段总结，100字以内')) 输出结果如下：
!(https://new-typora2.oss-cn-guangzhou.aliyuncs.com/img/image-20240816030254692.png
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/7edba7a2df3e8aaa18cd3d60ba97e075.png
部署大模型Llama 3.1 到 FastAPI
本文介绍了怎样将大模型Llama 3.1 部署到 FastAPI，一个现代、快速、强大的 Python web 框架。通过本教程，你将学习怎样将 Llama 3.1 集成到 FastAPI 中，并利用其强大的天然语言处理能力来构建智能应用。
本文涵盖了以下内容：
[*] 安装和设置 FastAPI
[*] 下载和部署 Llama 3.1 模型
[*] 利用 FastAPI 与 Llama 3.1 进行交互
[*] 构建智能应用
本教程适合任何对 AI 和机器学习感兴趣的开发者。
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。
页:
[1]