使用llama-cpp-python制作api接口
文章目录
- 概要
- 整体操作流程
- 技术细节
- 小结
概要
使用llama-cpp-python制作api接口，可以接入gradio当中，参考上一节。
llama-cpp-python的github网址
整体操作流程
- 下载llama-cpp-python。首先判断自己是在CPU的环境下还是GPU的环境下。以下操作均在魔搭提供的免费GPU环境下。
#CPU
pip install llama-cpp-python
#GPU
CMAKE_ARGS="-DGGML_CUDA=on FORCE_CMAKE=1" pip install llama-cpp-python --no-cache-dir
- 启动服务
模型可以采用量化的版本，也可以采用原版本大小，看自己的硬件环境。
# 模型注意力层有32层，cpu8核，可以自己修改。
python -m llama_cpp.server --model 模型路径/模型名称.bin --n_gpu_layers 32 --m_thread 8
在魔搭上启动可能报错如下：
这也就是缺少依赖包，解决如下：
pip install starlette-context
pip install pydantic-settings
成功启动后会显示：
- 测试一下能不能行
api_key 随便写，一个模板而已，因为是自己构建的api。
base_url 就是上面图所示的，为什么加v1等会在下面解释 端口号自己可以改的，在启动服务的时候设置。
!pip install -q openai
import openaiopenai.api_key = 'qqqqqqqqqqqqqqqqqq'
openai.base_url = "http://localhost:8000/v1/"
#模型参数设置
completion = openai.completions.create(model="llama",max_tokens=256, top_p = 0.2,temperature = 0.6,prompt="出现了黄疸、恶心、呕吐等症状，可能患了什么疾病？",
)
print(completion.choices[0].text)
因为采用的是量化后模型，反应速度也算比较快了，用时2.6s。
技术细节
- API的接口缘由可以查看github中的llama_cpp/server/app.py，有详细的路由解释。
小结
至此完成了一个整体流程：从微调到量化到部署到api最终显示在网页上，涉及到的技术很多，还有很多细节需要学习，记录一下美好的时光，希望有个好的结果。敬礼！！！