【大模型知识库】（1）：系统架构设计思考/调研。开源项目llm-knowledge-system，部署mysql，seilisearch，milvus，fastchat的ChatGLM3，BGE-zh-Toy模板网

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1，视频地址

https://www.bilibili.com/video/BV1N94y1n7UF/

【大模型知识库】（1）：设计开源项目，docker部署mysql，seilisearch，milvus，fastchat的ChatGLM3，BGE-zh模型

2，整体架构和技术方案

项目名称 llm-knowledge-system
大模型知识库系统
项目代码在，逐步开发设计中。

https://gitee.com/fly-llm/llm-knowledge-system

llm知识库的技术架构,chatgpt,大模型,docker,开源,人工智能,chatglm3,docker,向量数据库,milvus,大模型
开发语言使用golang进行开发。
框架使用goframe。主要是考虑到高并发，和快速部署。

3，goframe框架

官方：https://goframe.org/display/gf
代码：
https://gitee.com/johng/gf

GoFrame是一款模块化、高性能、企业级的Go基础开发框架。GoFrame是一款通用性的基础开发框架，是Golang标准库的一个增强扩展级，包含通用核心的基础开发组件，优点是实战化、模块化、文档全面、模块丰富、易用性高、通用性强、面向团队。GoFrame即可用于开发完整的工程化项目，由于框架基础采用模块化解耦设计，因此也可以作为工具库使用。

如果您想使用Golang开发一个业务型项目，无论是小型还是中大型项目，GoFrame是您的不二之选。如果您想开发一个Golang组件库，GoFrame提供开箱即用、丰富强大的基础组件库也能助您的工作事半功倍。如果您是团队Leader，GoFrame丰富的资料文档、详尽的代码注释、活跃的社区成员将会极大降低您的指导成本，支持团队快速接入、语言转型与能力提升。

4，搜索库 MeiliSearch

MeiliSearch
基于 Rust 语言开发的开源搜索引擎

https://www.meilisearch.com/

5，向量数据库 milvus

https://milvus.io/

一款开源向量数据库，赋能 AI 应用和向量相似度搜索。
Field：类似表字段，可以是结构化数据，当然还可以是向量；
Entity：一组Field，类似表的一条数据；
Collection：一组Entity，类似于表；

Milvus不单单是向量检索工具，而是向量数据库，能对不同业务的向量隔离，分开存储；
提供可视化管理工具；
支持带过滤条件的向量混合检索。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/405186060#%E5%89%8D%E8%A8%80%E6%8F%90%E7%A4%BA

6，关于fastchat部署 ChatGLM3和 BGE的embedding

之前的项目已经调研清楚了：

【ChatGLM3】（5）：使用 fastchat 部署ChatGLM3服务，启动8bit的worker，可以运行openai_api服务和web界面方便进行测试。还支持embeddings 接口！

https://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/134484318?spm=1001.2014.3001.5501

fastchat其实可以分开部署，分为 CPU 版本和 GPU 版本。这样在生产环境更灵活。
其中workder可以支持多机器部署：

# 构建 cpu 版本
FROM python:slim-bullseye 

# 设置python3的镜像源
RUN  mkdir /root/.pip/ && echo "[global]" > /root/.pip/pip.conf && \
echo "index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/" >> /root/.pip/pip.conf && \
echo "[install]" >> /root/.pip/pip.conf && \
echo "trusted-host=mirrors.aliyun.com" >> /root/.pip/pip.conf

# 先安装 
RUN pip3 install "fschat[controller]"

GPU的镜像主要跑模型：

## 参考文章：https://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/134567530

FROM pytorch/pytorch:2.1.0-cuda12.1-cudnn8-devel

# 设置debian的镜像源 && # 设置python3的镜像源
RUN echo "deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse" > /etc/apt/sources.list && \
echo "deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse" >> /etc/apt/sources.list && \
echo "deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse" >> /etc/apt/sources.list && \
echo "deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse" >> /etc/apt/sources.list && \
pip3 config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple && \
pip3 config set install.trusted-host mirrors.aliyun.com 

# 先安装 xformers 再安装 fastchat, 就不会安装 pytroch 了，会使用 xformers 依赖的版本了。
# apt update && apt install -y net-tools vim 
RUN pip3 install transformers accelerate sentencepiece \
  && pip3 install "fschat[model_worker,webui]"

7，整个的docker-compose组件

整个的docker-compose文件：
包括：
mysql，seilisearch，milvus，fastchat的ChatGLM3，BGE-zh

version: '3.5'

services:

################## mysql 数据库 5.7 版本 ##################
  mysql:
    restart: always
    image: mysql:5.7
    container_name: mysql
    ports:
        - "3306:3306"
    volumes:
        - "./data/mysql:/var/lib/mysql"
    #    - "./conf/mysql/mysql.cnf:/etc/mysql/conf.d/mysql.cnf"
    environment:
        MYSQL_ROOT_PASSWORD: mysqladmin
        MYSQL_DATABASE: llm_knowledge
        TZ: Asia/Shanghai
    command: [
        '--character-set-server=utf8mb4',
        '--collation-server=utf8mb4_general_ci',
        '--max_connections=3000'
    ]

################## meilisearch 1.5 搜索服务 ##################
  meilisearch:
    restart: always
    image: getmeili/meilisearch:v1.5
    container_name: meilisearch
    ports:
        - "7700:7700"
    volumes:
        - "./data/meilisearch:/meili_data"
    environment:
        MEILI_ENV: production
        MEILI_MASTER_KEY: admin_1234567890

##################### 向量数据库配置 #####################
  etcd:
    restart: always
    container_name: milvus-etcd
    image: quay.io/coreos/etcd:v3.5.5
    environment:
      - ETCD_AUTO_COMPACTION_MODE=revision
      - ETCD_AUTO_COMPACTION_RETENTION=1000
      - ETCD_QUOTA_BACKEND_BYTES=4294967296
      - ETCD_SNAPSHOT_COUNT=50000
    volumes:
      - ./data/milvus/etcd:/etcd
    command: etcd -advertise-client-urls=http://127.0.0.1:2379 -listen-client-urls http://0.0.0.0:2379 --data-dir /etcd
    healthcheck:
      test: ["CMD", "etcdctl", "endpoint", "health"]
      interval: 30s
      timeout: 20s
      retries: 3

  minio:
    restart: always
    container_name: milvus-minio
    image: minio/minio:RELEASE.2023-03-20T20-16-18Z
    environment:
      MINIO_ACCESS_KEY: minioadmin
      MINIO_SECRET_KEY: minioadmin
    ports:
      - "9001:9001"
      - "9000:9000"
    volumes:
      - ./data/milvus/minio:/minio_data
    command: minio server /minio_data --console-address ":9001"
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:9000/minio/health/live"]
      interval: 30s
      timeout: 20s
      retries: 3

  milvus-standalone:
    restart: always
    container_name: milvus-standalone
    image: milvusdb/milvus:v2.3.3
    command: ["milvus", "run", "standalone"]
    security_opt:
    - seccomp:unconfined
    environment:
      ETCD_ENDPOINTS: etcd:2379
      MINIO_ADDRESS: minio:9000
    volumes:
      - ./data/milvus/milvus:/var/lib/milvus
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:9091/healthz"]
      interval: 30s
      start_period: 90s
      timeout: 20s
      retries: 3
    ports:
      - "19530:19530"
      - "9091:9091"
    depends_on:
      - "etcd"
      - "minio"

##################### 使用fastchat部署大模型 #####################
  fastchat-controller:
    restart: always
    container_name: fastchat-controller
    image: fastchat-cpu:v1.0
    build:
      context: .
      dockerfile: docker/fastchat/DockerfileCpu
    # 获取当前ip地址
    command: python3 -m fastchat.serve.controller --host 0.0.0.0 --port 21001

  fastchat-api:
    restart: always
    container_name: fastchat-api
    image: fastchat-cpu:v1.0
    build:
      context: .
      dockerfile: docker/fastchat/DockerfileCpu
    # 获取当前ip地址 执行模型。
    ports:
      - "8000:8000"
    command: 
        bash -c "python3 -m fastchat.serve.openai_api_server --controller-address http://fastchat-controller:21001 \
         --host 0.0.0.0 --port 8000 "
    depends_on:
      - "fastchat-controller"
  fastchat-worker-chatglm3:
    restart: always
    container_name: fastchat-worker-chatglm3
    image: fastchat-gpu:v1.0
    volumes:
      - ./models/chatglm3-6b:/data/models/chatglm3-6b
    build:
      context: .
      dockerfile: docker/fastchat/DockerfileGpu
    # 是以 GPU 资源。
    deploy:
        resources:
            reservations:
                devices:
                  - driver: "nvidia"
                    count: "all"
                    capabilities: ["gpu"]
    # 获取当前ip地址 执行模型。
    command: 
        bash -c "python3 -m fastchat.serve.model_worker --load-8bit --model-names chatglm3-6b \
         --model-path /data/models/chatglm3-6b --controller-address http://fastchat-controller:21001 \
         --worker-address http://fastchat-worker-chatglm3:8001 --host 0.0.0.0 --port 8001 "
    depends_on:
      - "fastchat-controller"
  fastchat-worker-bge-large-zh:
    restart: always
    container_name: fastchat-worker-bge-large-zh
    image: fastchat-gpu:v1.0
    volumes:
      - ./models/bge-large-zh:/data/models/bge-large-zh
    build:
      context: .
      dockerfile: docker/fastchat/DockerfileGpu
    # 是以 GPU 资源。
    deploy:
        resources:
            reservations:
                devices:
                  - driver: "nvidia"
                    count: "all"
                    capabilities: ["gpu"]
    # 获取当前ip地址 执行模型。
    command: 
        bash -c "python3 -m fastchat.serve.model_worker --model-names bge-large-zh \
         --model-path /data/models/bge-large-zh --controller-address http://fastchat-controller:21001 \
         --worker-address http://fastchat-worker-bge-large-zh:8001 --host 0.0.0.0 --port 8001 "
    depends_on:
      - "fastchat-controller"

networks:
  default:
    name: knowledge-network

启动成之后，测试接口：

curl http://localhost:8000/v1/embeddings \
 -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{
  "input": "Your text string goes here",
  "model": "bge-large-zh"
}'

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions   -H "Content-Type: application/json" -d '{
     "model": "chatglm3-6b",
     "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}],
     "temperature": 0.7
}'

8，总结

整个的docker-compose文件：

项目	介绍	端口
mysql	数据库	3306
meilisearch	搜索库	7700
milvus	向量数据库	19530
fastchat	模型框架，部署chatglm3,BGE-zh	8000

使用goframe可以快速创建项目。
然后就可以进行开发了。
在项目的docker-compose 目录下可以直接将各种中间件服务都启动。
配置都在各自中间件的目录下面。

中间件都可以启动成功了。主要是fastchat复杂点。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-788480.html

到了这里，关于【大模型知识库】（1）：系统架构设计思考/调研。开源项目llm-knowledge-system，部署mysql，seilisearch，milvus，fastchat的ChatGLM3，BGE-zh的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！