本地开源模型部署代码理解 #72

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12390900721cs · 2024-09-12T15:30:58+08:00

12390900721cs commented

2024-09-12 15:30:58 +08:00

python -m fastchat.serve.controller --host 0.0.0.0
这个命令启动了 FastChat 的控制器。控制器负责协调和管理整个系统的运行，包括接收用户请求、分配任务给模型工作节点等。
python -m fastchat.serve.model_worker --model-path /dataset/CodeLlama-7b-hf/ --host 0.0.0.0 --num-gpus 4 --max-gpu-memory 15GiB
这个命令启动了 FastChat 的模型工作节点。模型工作节点加载指定路径下的模型，通过指定数量的 GPU 进行模型推理或生成，并限制每个 GPU 的最大内存使用量。
python -m fastchat.serve.openai_api_server --host 0.0.0.0
这个命令启动了 FastChat 的 OpenAI API 服务器。这个服务器用于接收来自控制器的请求，并调用 OpenAI API 来生成对话或响应用户的查询。

FastChat 是一个开源项目，用于构建基于预训练语言模型的对话系统。它通常使用了像 OpenAI 的 GPT 系列模型或类似的模型来实现自然语言理解和生成任务。FastChat 的设计旨在支持高并发、实时的对话交互，利用 GPU 加速进行模型推理。
主要特点和功能包括：

模型集成：支持集成各种预训练语言模型，例如 OpenAI 的 GPT 系列、BERT 等，以进行对话生成和自然语言处理任务。
分布式架构：采用分布式架构，包括控制器、模型工作节点和 API 服务器，以支持大规模并发请求和高效的资源管理。
GPU 加速：利用 GPU 进行模型推理，提高系统的响应速度和处理能力。
开放性和可扩展性：作为开源项目，FastChat 提供了灵活的配置和扩展选项，允许开发人员根据特定需求进行定制和扩展。
实时对话服务：支持实时的对话交互，适用于构建聊天机器人、虚拟助手或客户服务系统等应用场景。
高性能和资源管理：设计用于高性能需求，包括有效的负载均衡和任务分配策略，以及对 GPU 资源的精细化管理。

整体工作流程：整体工作流程涉及到启动 FastChat 的各个组件，并使它们协同工作以提供对话服务。这些命令组合在一起构成了一个分布式的对话系统架构，能够处理并发的用户请求，使用 GPU 加速模型推理，并利用 OpenAI 的强大模型生成能力来实现复杂的对话交互。

控制器扮演中心协调角色，它的作用是接收用户的请求，并根据系统的负载情况和请求特性决定将请求发送给哪个模型工作节点处理。控制器一般会监听特定的端口，等待来自客户端的连接和请求。
每个模型工作节点加载预训练的对话模型，并利用 GPU 进行推理和生成响应。这些节点的数量和配置通常取决于系统的需求和性能要求。
工作流程：
python -m fastchat.serve.model_worker --model-path /dataset/CodeLlama-7b-hf/ --host 0.0.0.0 --num-gpus 4 --max-gpu-memory 15GiB

模型工作节点启动时，会加载指定路径下的预训练模型和相关配置文件。
它们会监听控制器指定的通信端口，等待来自控制器的任务分配。
每个节点配置了指定数量的 GPU，并设定了每个 GPU 的最大内存使用量。
当节点接收到控制器分配的任务时，会使用 GPU 加速进行模型推理和对话生成。

OpenAI API 服务器作为模型工作节点与 OpenAI 平台之间的中介，负责与 OpenAI API 进行通信，实现对话模型的实时查询和响应。
工作流程：

OpenAI API 服务器启动后，会监听控制器指定的通信端口，等待来自控制器的请求。
当控制器将请求分配给某个模型工作节点时，OpenAI API 服务器会向 OpenAI 平台发送请求，使用预训练的模型进行对话生成或其它自然语言处理任务。
它负责将 OpenAI 平台返回的结果传递回控制器，并最终返回给用户或客户端应用程序。

这种整体工作流程适用于构建高性能的对话系统，特别是需要处理大规模并发请求和利用 GPU 加速的自然语言处理应用场景。

运行结果：

可以看出这里codellama得到的结果并不好，需要在后续进行微调。

1. `python -m fastchat.serve.controller --host 0.0.0.0` 这个命令启动了 FastChat 的控制器。控制器负责协调和管理整个系统的运行，包括接收用户请求、分配任务给模型工作节点等。 2. `python -m fastchat.serve.model_worker --model-path /dataset/CodeLlama-7b-hf/ --host 0.0.0.0 --num-gpus 4 --max-gpu-memory 15GiB` 这个命令启动了 FastChat 的模型工作节点。模型工作节点加载指定路径下的模型，通过指定数量的 GPU 进行模型推理或生成，并限制每个 GPU 的最大内存使用量。 3. `python -m fastchat.serve.openai_api_server --host 0.0.0.0` 这个命令启动了 FastChat 的 OpenAI API 服务器。这个服务器用于接收来自控制器的请求，并调用 OpenAI API 来生成对话或响应用户的查询。 FastChat 是一个开源项目，用于构建基于预训练语言模型的对话系统。它通常使用了像 OpenAI 的 GPT 系列模型或类似的模型来实现自然语言理解和生成任务。FastChat 的设计旨在支持高并发、实时的对话交互，利用 GPU 加速进行模型推理。主要特点和功能包括： 1. 模型集成：支持集成各种预训练语言模型，例如 OpenAI 的 GPT 系列、BERT 等，以进行对话生成和自然语言处理任务。 2. 分布式架构：采用分布式架构，包括控制器、模型工作节点和 API 服务器，以支持大规模并发请求和高效的资源管理。 3. GPU 加速：利用 GPU 进行模型推理，提高系统的响应速度和处理能力。 4. 开放性和可扩展性：作为开源项目，FastChat 提供了灵活的配置和扩展选项，允许开发人员根据特定需求进行定制和扩展。 5. 实时对话服务：支持实时的对话交互，适用于构建聊天机器人、虚拟助手或客户服务系统等应用场景。 6. 高性能和资源管理：设计用于高性能需求，包括有效的负载均衡和任务分配策略，以及对 GPU 资源的精细化管理。整体工作流程：整体工作流程涉及到启动 FastChat 的各个组件，并使它们协同工作以提供对话服务。这些命令组合在一起构成了一个分布式的对话系统架构，能够处理并发的用户请求，使用 GPU 加速模型推理，并利用 OpenAI 的强大模型生成能力来实现复杂的对话交互。 1. 控制器扮演中心协调角色，它的作用是接收用户的请求，并根据系统的负载情况和请求特性决定将请求发送给哪个模型工作节点处理。控制器一般会监听特定的端口，等待来自客户端的连接和请求。 2. 每个模型工作节点加载预训练的对话模型，并利用 GPU 进行推理和生成响应。这些节点的数量和配置通常取决于系统的需求和性能要求。工作流程： `python -m fastchat.serve.model_worker --model-path /dataset/CodeLlama-7b-hf/ --host 0.0.0.0 --num-gpus 4 --max-gpu-memory 15GiB` - 模型工作节点启动时，会加载指定路径下的预训练模型和相关配置文件。 - 它们会监听控制器指定的通信端口，等待来自控制器的任务分配。 - 每个节点配置了指定数量的 GPU，并设定了每个 GPU 的最大内存使用量。 - 当节点接收到控制器分配的任务时，会使用 GPU 加速进行模型推理和对话生成。 3. OpenAI API 服务器作为模型工作节点与 OpenAI 平台之间的中介，负责与 OpenAI API 进行通信，实现对话模型的实时查询和响应。工作流程： - OpenAI API 服务器启动后，会监听控制器指定的通信端口，等待来自控制器的请求。 - 当控制器将请求分配给某个模型工作节点时，OpenAI API 服务器会向 OpenAI 平台发送请求，使用预训练的模型进行对话生成或其它自然语言处理任务。 - 它负责将 OpenAI 平台返回的结果传递回控制器，并最终返回给用户或客户端应用程序。 **这种整体工作流程适用于构建高性能的对话系统，特别是需要处理大规模并发请求和利用 GPU 加速的自然语言处理应用场景。** 运行结果： ![7e0588d8a84e997a085edb654fc439d.png](/attachments/7e49d389-53fa-48b0-83f8-d13c339253e8) 可以看出这里codellama得到的结果并不好，需要在后续进行微调。

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