本文主要是介绍[大模型]Llama-3-8B-Instruct FastApi 部署调用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
环境准备
在 Autodl 平台中租赁一个 3090 等 24G 显存的显卡机器，如下图所示镜像选择 PyTorch-->2.1.0-->3.10(ubuntu22.04)-->12.1。
接下来打开刚刚租用服务器的 JupyterLab，并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行演示。
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/simplepip install fastapi==0.110.2
pip install uvicorn==0.29.0
pip install requests==2.31.0
pip install modelscope==1.11.0
pip install transformers==4.40.0
pip install accelerate==0.29.3
fastapi0.110.2
langchain0.1.16
modelscope1.11.0
streamlit1.33.0
torch2.1.2+cu121
transformers4.40.0
uvicorn==0.29.0
考虑到部分同学配置环境可能会遇到一些问题，我们在 AutoDL 平台准备了 LLaMA3 的环境镜像，该镜像适用于该仓库的所有部署环境。点击下方链接并直接创建 Autodl 示例即可。
https://www.codewithgpu.com/i/datawhalechina/self-llm/self-llm-LLaMA3
模型下载
使用 modelscope 中的 snapshot_download 函数下载模型，第一个参数为模型名称，参数 cache_dir 为模型的下载路径。
在 /root/autodl-tmp 路径下新建 model_download.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后请及时保存文件，如下图所示。并运行 python /root/autodl-tmp/model_download.py 执行下载，模型大小为 15GB，下载模型大概需要 2 分钟。
import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os
model_dir = snapshot_download('LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master')
代码准备
在 /root/autodl-tmp 路径下新建 api.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后请及时保存文件。下面的代码有很详细的注释，大家如有不理解的地方，欢迎提出 issue。
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CUDAwith 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# 构建 chat 模版
def bulid_input(prompt, history=[]):system_format='<|start_header_id|>system<|end_header_id|>\n\n{content}<|eot_id|>'user_format='<|start_header_id|>user<|end_header_id|>\n\n{content}<|eot_id|>'assistant_format='<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>\n\n{content}<|eot_id|>\n'history.append({'role':'user','content':prompt})prompt_str = ''# 拼接历史对话for item in history:if item['role']=='user':prompt_str+=user_format.format(content=item['content'])else:prompt_str+=assistant_format.format(content=item['content'])return prompt_str# 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history = json_post_list.get('history', []) # 获取请求中的历史记录messages = [# {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": prompt}]# 调用模型进行对话生成input_str = bulid_input(prompt=prompt, history=history)input_ids = tokenizer.encode(input_str, add_special_tokens=False, return_tensors='pt').cuda()generated_ids = model.generate(input_ids=input_ids, max_new_tokens=512, do_sample=True,top_p=0.9, temperature=0.5, repetition_penalty=1.1, eos_token_id=tokenizer.encode('<|eot_id|>')[0])outputs = generated_ids.tolist()[0][len(input_ids[0]):]response = tokenizer.decode(outputs)response = response.strip().replace('<|eot_id|>', "").replace('<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>\n\n', '').strip() # 解析 chat 模版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JSONanswer = {"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-3-8B-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).cuda()# 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apiuvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=6006, workers=1) # 在指定端口和主机上启动应用
Api 部署
在终端输入以下命令启动 api 服务：
cd /root/autodl-tmp
python api.py
加载完毕后出现如下信息说明成功。
默认部署在 6006 端口，通过 POST 方法进行调用，可以使用 curl 调用，如下所示：
curl -X POST "http://127.0.0.1:6006" \-H 'Content-Type: application/json' \-d '{"prompt": "你好"}'
得到的返回值如下所示：
{"response": "😊 你好！我也很高兴见到你！有什么问题或话题想聊天吗？","status": 200,"time": "2024-04-20 23:11:00"
}
也可以使用 python 中的 requests 库进行调用，如下所示：
import requests
import jsondef 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('你好'))
这篇关于[大模型]Llama-3-8B-Instruct FastApi 部署调用的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
