FastChat 是一个开源的聊天机器人平台，它支持使用各种大型语言模型进行聊天。以下是基于 FastChat 在本地部署大型语言模型的一般步骤：

步骤 1: 环境准备

系统要求

  • 操作系统：Linux 或 macOS（Windows 系统可能需要额外的配置）
  • Python：版本 3.8 或更高
  • GPU（可选）：NVIDIA GPU，支持 CUDA 11.0 或更高版本

安装依赖

安装 Python 和 pip，然后安装以下依赖：

pip install torch transformers accelerate

如果你使用的是 GPU，确保安装了正确的 CUDA 版本，并且安装了与 CUDA 版本兼容的 PyTorch。

步骤 2: 克隆 FastChat 仓库

从 GitHub 克隆 FastChat 的最新代码：

git clone https://github.com/lm-sys/FastChat.git
cd FastChat

步骤 3: 安装 FastChat

安装 FastChat 及其依赖项：

pip install -e .

步骤 4: 下载预训练模型

FastChat 支持多种模型，例如 GPT、OPT、GLM 等。以下是如何下载 GPT-2 模型的示例：

accelerate launch --num_cpu_threads_per_process=8 scripts/download_model.py --model gpt2 --pretrained

这个命令会下载预训练的 GPT-2 模型。你可以替换 --model 参数来下载其他模型。

步骤 5: 运行 FastChat

命令行界面

在命令行中运行以下命令以启动 FastChat：

accelerate launch --num_cpu_threads_per_process=8 chat.py

这将启动一个交互式聊天界面，你可以在这里与模型进行对话。

Web 界面

如果你想通过 Web 界面与模型交互，运行以下命令：

accelerate launch --num_cpu_threads_per_process=8 webui.py

然后在浏览器中访问 http://localhost:7860。

步骤 6: 部署 FastChat 作为服务

要将 FastChat 作为服务运行，可以使用以下命令：

accelerate launch --num_cpu_threads_per_process=8 server.py

这将启动一个 API 服务，允许你通过 HTTP 请求与模型交互。

步骤 7: 使用 FastChat API

你可以使用任何 HTTP 客户端来与 FastChat API 交互。以下是一个使用 curl 的示例：

curl -X POST http://localhost:7860/api/chat -H "Content-Type: application/json" -d '{"message": "Hello, how are you?"}'

这个请求将发送消息到 FastChat 服务，并返回模型的响应。

注意事项

  • 资源监控：运行大型模型可能会消耗大量内存和计算资源。确保监控系统资源，避免过载。
  • 模型大小：根据你的硬件配置，可能需要选择合适的模型大小。
  • 文档：FastChat 的官方文档提供了更多详细信息和高级配置选项。在部署前请仔细阅读。
  • 安全性：如果将 FastChat 作为公开服务运行，确保采取适当的安全措施。

通过以上步骤，你应该能够在本地部署和使用 FastChat 的大型语言模型。如果在部署过程中遇到问题，查看 FastChat 的 GitHub 仓库中的 issues 部分，可能会有其他人遇到过类似的问题，或者你可以提出新的问题。