Llama 3.1模型API部署调用
为了将Llama 3.1模型的能力发布分享给其他用户,我们采用FastAPI框架来发布一个API服务。FastAPI是一个现代、快速(高性能)的Web框架,用于构建API与Python类型提示的强大组合。它使得设计、构建、测试和部署API变得简单快捷。
首先,我们创建了一个名为fastapi-test.py的文件,这个文件将包含启动和运行我们的API服务所必需的代码。
1、代码准备
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([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/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
2、启动API服务
在终端输入以下命令启动api服务:
python fastapi-test.py
加载完毕后出现如下信息说明成功。
3、curl命令调用API
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": "什么是AI大模型?"}'
输出:
{"response":"AI大模型(Large Language Model, LLM)是一种基于深度学习的计算机模型,它能够处理和理解自然语言的能力。它可以理解和生成人类语言的不同方面,如语法、语义、语调等。","status":200,"time":"2024-07-30 10:37:36"}
4、python代码调用API
也可以使用 python 中的 requests 库进行调用,如下所示:
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']
get_completion('什么是机器学习?')
得到的返回值如下所示:
`'机器学习是一种人工智能的分支,研究如何让计算机能够通过数据和经验学习和改进其性能。它涉及使用算法和统计模型来分析数据,自动化决策和预测任务。'`
文章最后
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破,正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口,掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。
学习AI大模型是一个系统的过程,需要从基础开始,逐步深入到更高级的技术。