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6.10日更新增加了模型量化模型，现在的模型只需要一张A100（40GB显卡即可推理）
大模型部署实战（一）——Ziya-LLaMA-13B
Ziya-LLaMA-13B是IDEA-CCNL基于LLaMa的130亿参数的大规模预训练模型，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力。目前姜子牙通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习三阶段的训练过程。本文主要用于Ziya-LLaMA-13B的本地部署。
在线体验地址：
- 博主自己部署的地址：http://www.yourmetaverse.cn:39000/
- 官方部署的地址：https://modelscope.cn/studios/Fengshenbang/Ziya_LLaMA_13B_v1_online/summary
本文所使用的代码详见：https://github.com/ChaosWang666/Ziya-LLaMA-13B-deployment
1. 部署准备
1.1 硬件环境
显卡最低显存为54GB，可以为一张A100（80GB）或者两张A100（40GB）。
6.10日更新增加了模型量化模型，现在的模型只需要一张A100（40GB显卡即可推理）
1.2 python环境
cpm_kernels==1.0.11
gradio==3.34.0
huggingface_hub==0.15.1
Pillow==9.5.0
torch==1.12.1+cu113
tqdm==4.64.1
transformers==4.29.2
accelerate==0.17.1
1.3 模型下载
-
（1）llama-13B原始参数下载
原始参数可以通过下面网址下载。
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfqNECQnMkycAp2jP4Z9TFX0cGR4uf7b_fBxjY_OjhJILlKGA/viewform -
（2）Ziya-LLaMA-13B-v1.1 delta参数下载
delta参数进入下面网页下载。
https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Ziya-LLaMA-13B-v1.1/tree/main -
（3）相关代码下载
进入下面网页下载llama权重转hf权重脚本。
https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llama/convert_llama_weights_to_hf.py
进入下面网页下载llama权重转Ziya-LLaMA-13B权重脚本。
https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM/blob/main/fengshen/utils/apply_delta.py
2. 模型部署
首先说明一下项目的文件系统目录
-llama-13B
-llama-13B-convert
-ziya_v1.1_delta
-ziya_v1.1
-apply_delta.py
-convert_llama_weights_to_hf.py
-launch.py
-utils.py
其中llama-13B为llama原始参数存放的目录，llama-13B-convert为转换成huggingface形式的参数存放的目录，ziya_v1.1_delta为huggingface上的权重文件，ziya_v1.1为最终转换后的权重文件。launch.py为本地化部署文件，详见后续章节，utils.py为官方给的文件，直接从https://modelscope.cn/studios/Fengshenbang/Ziya_LLaMA_13B_v1_online/files下载即可。
2.1 llama-13B权重转换
首先第一步需要将llama-13B的原始权重转换成huggingface的权重形式，使用convert_llama_weights_to_hf.py脚本进行转换，转换代码如下：
python convert_llama_weights_to_hf.py --input_dir $你的llama-13B路径 --model_size 13B --output_dir $你的llama-13B模型转换后的路径
2.2 结合基础的llama权重和Ziya-LLaMA-13B delta权重得到Ziya-LLaMA-13B权重
使用如下代码得到最终的Ziya-LLaMA-13B权重。
python -m apply_delta --base $你的llama-13B模型转换后的路径 --target $你的最终权重存储路径 --delta $你下载的Ziya-LLaMA-13B权重路径
2.3 模型部署
使用下面这段代码进行模型部署。该代码修改自https://modelscope.cn/studios/Fengshenbang/Ziya_LLaMA_13B_v1_online/files
在官方代码的基础上增加了一些参数和优化内容。
import gradio as gr
import os
import gc
import torch
from transformers import BitsAndBytesConfig, AutoTokenizer
#指定环境的GPU，我的环境是2张A100（40GB）显卡，于是我设置了两张卡，也可以一张80GB的A100
#设置模型量化之后可以使用单张A100进行推理
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0"
#这个utils文件直接下载官方给的文件即可
from utils import SteamGenerationMixin
class MindBot(object):
def __init__(self):
#这个model_path为你本地的模型路径
model_path = './ziya_v1.1'
# 模型单精度推理的模型加载
self.model = SteamGenerationMixin.from_pretrained(model_path, device_map='auto').half()
# 模型量化推理的模型加载
#self.model = SteamGenerationMixin.from_pretrained(model_path, device_map='auto',quantization_config=BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True))
self.model.eval()
self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, use_fast=False)
def build_prompt(self, instruction, history, human='<human>', bot='<bot>'):
pmt = ''
if len(history) > 0:
for line in history:
pmt += f'{human}: {line[0].strip()}\n{bot}: {line[1]}\n'
pmt += f'{human}: {instruction.strip()}\n{bot}: \n'
return pmt
def interaction(
self,
instruction,
history,
max_new_tokens,
temperature,
top_p,
max_memory=1024
):
prompt = self.build_prompt(instruction, history)
input_ids = self.tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids
if input_ids.shape[1] > max_memory:
input_ids = input_ids[:, -max_memory:]
prompt_len = input_ids.shape[1]
# stream generation method
try:
tmp = history.copy()
output = ''
with torch.no_grad():
for generation_output in self.model.stream_generate(
input_ids.cuda(),
max_new_tokens=max_new_tokens,
do_sample=True,
top_p=top_p,
temperature=temperature,
repetition_penalty=1.,
eos_token_id=2,
bos_token_id=1,
pad_token_id=0
):
s = generation_output[0][prompt_len:]
output = self.tokenizer.decode(s, skip_special_tokens=True)
# output = output.replace('\n', '<br>')
output = output.replace('\n', '\n\n')
tmp.append((instruction, output))
yield '', tmp
tmp.pop()
# gc.collect()
# torch.cuda.empty_cache()
history.append((instruction, output))
print('input -----> \n', prompt)
print('output -------> \n', output)
print('history: ======> \n', history)
except torch.cuda.OutOfMemoryError:
gc.collect()
torch.cuda.empty_cache()
self.model.empty_cache()
history.append((instruction, "【显存不足，请清理历史信息后再重试】"))
return "", history
def chat(self):
with gr.Blocks(title='IDEA MindBot', css=".bgcolor {color: white !important; background: #FFA500 !important;}") as demo:
with gr.Row():
gr.Column(scale=0.25)
with gr.Column(scale=0.5):
gr.Markdown("<center><h1>IDEA Ziya</h1></center>")
gr.Markdown("<center>姜子牙通用大模型V1.1是基于LLaMa的130亿参数的大规模预训练模型，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力。目前姜子牙通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习三阶段的训练过程。</center>")
gr.Column(scale=0.25)
with gr.Row():
gr.Column(scale=0.25)
with gr.Column(scale=0.5):
chatbot = gr.Chatbot(label='Ziya').style(height=500)
msg = gr.Textbox(label="Input")
# gr.Column(scale=0.25)
with gr.Column(scale=0.25):
max_new_tokens = gr.Slider(0, 2048, value=1024, step=1.0, label="Max_new_tokens", interactive=True)
top_p = gr.Slider(0, 1, value=0.85, step=0.01, label="Top P", interactive=True)
temperature = gr.Slider(0, 1, value=0.8, step=0.01, label="Temperature", interactive=True)
with gr.Row():
gr.Column(scale=0.25)
with gr.Column(scale=0.25):
clear = gr.Button("Clear")
with gr.Column(scale=0.25):
submit = gr.Button("Submit")
gr.Column(scale=0.25)
msg.submit(self.interaction, [msg, chatbot,max_new_tokens,top_p,temperature], [msg, chatbot])
clear.click(lambda: None, None, chatbot, queue=False)
submit.click(self.interaction, [msg, chatbot,max_new_tokens,top_p,temperature], [msg, chatbot])
return demo.queue(concurrency_count=10).launch(share=False,server_name="127.0.0.1", server_port=7886)
if __name__ == '__main__':
mind_bot = MindBot()
mind_bot.chat()
该代码中需要修改的地方已经在代码块上标出。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-491122.html
全面内容见github https://github.com/ChaosWang666/Ziya-LLaMA-13B-deployment文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-491122.html
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