[NLP]LLM--使用LLama2进行离线推理-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了[NLP]LLM--使用LLama2进行离线推理。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一模型下载

二模型推理

本文基于Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目代码介绍，使用原生的llama2-hf

克隆好了Chinese-LLaMA-Alpaca-2 项目之后，基于GPU的部署非常简单。下载完成以后的模型参数(Hugging Face 格式)如下：

[NLP]LLM--使用LLama2进行离线推理,自然语言处理,人工智能

简单说明一下各个文件的作用

文件名称	示例	说明
config.json	{ "architectures": [ "LlamaForCausalLM" ], "hidden_size": 4096, ... "vocab_size": 55296 }	hugging face Transformer的配置文件文档路径在 https://huggingface.co/docs/transformers/main/main_classes/configuration
generation_config.json	{ "_from_model_config": true, "bos_token_id": 1, "eos_token_id": 2, "pad_token_id": 0, "transformers_version": "4.31.0" }	这个主要是为了generation方法提供参数 https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/text_generation
pytorch_model.bin.index.json	{ "metadata": { "total_size": 13858521088 }, "weight_map": { ... } }	包含一些元数据以及一个参数名映射表，包含权重指示信息
pytorch_model-*.bin		标准的Pytorch state dicts，它们各自包含模型的一部分
special_tokens_map.json	{ ... "pad_token": "", "unk_token": { "content": "", "lstrip": false, "normalized": true, "rstrip": false, "single_word": false } }	映射文件，里面包含 unknown token 等特殊字符的映射关系；
tokenizer_config.json	{ "add_bos_token": true, ... "unk_token": { "__type": "AddedToken", "content": "", "lstrip": false, "normalized": true, "rstrip": false, "single_word": false }, "use_fast": false }	分词器配置文件，存储构建分词器需要的参数
tokenizer.model		标记器(Tokenizer)：将文本转换为模型可以处理的数据。模型只能处理数字，因此标记器(Tokenizer)需要将我们的文本输入转换为数字数据。

模型推理 Chinese-LLaMA-Alpaca-2 提供了一些使用脚本，可以很方便的体验模型推理的过程教程

aiofiles==23.1.0
fastapi==0.95.2
gradio_client==0.2.5
gradio==3.33.1

accelerate==0.22.*
colorama
datasets
einops
markdown
numpy==1.24
optimum==1.12.0
pandas
peft==0.5.*
transformers==4.33.1
Pillow>=9.5.0
pyyaml
requests
safetensors==0.3.2
scipy
sentencepiece==0.1.99
tensorboard
tqdm
wandb

# bitsandbytes
bitsandbytes==0.41.1

启动运行环境（使用docker）：

docker run -it -v `pwd`:/home/work --gpus 1 pytorch:2.0.1-transformers /bin/bash

python scripts/inference/inference_hf.py --base_mode /home/work/llama2/ --with_prompt --interactive

[NLP]LLM--使用LLama2进行离线推理,自然语言处理,人工智能

可以看出原生的LLAMA2模型对中文支持不好，回答的答案基本都是英文

三、搭建text-generation-webui

text-generation-webui是github上的一个开源项目，也是目前运行开源模型最广泛使用的软件之一。如果你之前用过第一代LLama，应该对这个项目比较熟悉。

text-generation-webui的安装方式相当简单，同样需要从github上克隆项目：https://github.com/oobabooga/text-generation-webui。克隆完成后，我们把刚才转换好的huggingface格式的模型文件夹整个放入models中，目录结构如下：

我们将刚才生成好huggingface格式的模型文件夹整个放入models中，文件结构如下图：

[NLP]LLM--使用LLama2进行离线推理,自然语言处理,人工智能

如果这一步做完了，模型部署这块就大功告成啦。现在我们运行text-generation-webui就可以和llama2模型对话了，具体的命令如下：

python server.py --api --listen --model /home/work/text-generation-webui-main/models/llama-2-7b/

[NLP]LLM--使用LLama2进行离线推理,自然语言处理,人工智能

四、使用模型

现在，LLama2模型已经搭建好了，怎么样把它分享给你的朋友或同事使用呢？

我们用YourChat来完成这个工作。YourChat是一个聊天客户端，它支持text_generation_webui的API，适配了Android、iOS、Windows和MacOS，以下我们以Windows版本为例，当然其他平台也大同小异。下载地址：https://yourchat.app/download

在上一步，我们在启动text_generation_webui的时候添加了一个--api参数，这就让text_generation_webui支持了API调用。如果你想要使用YourChat，那这个API功能就必须要打开。

首先，让我们把刚刚搭建的text_generation_webui添加到YourChat的服务里面。如果是第一次使用YourChat，它会弹出一个新手教程。如果text-generation-webui参数没有动过，那就按照教程的指引，填入服务的IP地址就可以了。

如果之前已经下载过YourChat，那就在YourChat的"服务"界面，点击右下角的"+"按钮，添加一个新的服务。在"名称"栏中，输入你的服务名称，比如模型名字"llama-2-7b"。在"Host"栏中，填写你的模型服务器的地址，例如"192.168.1.100"。

[NLP]LLM--使用LLama2进行离线推理,自然语言处理,人工智能