FastAPI部署大模型Llama 3.1
项目地址：self-llm/models/Llama3_1/01-Llama3_1-8B-Instruct FastApi 部署调用.md at master · datawhalechina/self-llm (github.com)
目的：使用AutoDL的深度学习环境，简单部署大模型
环境准备
考虑到部分同学配置环境可能会遇到一些问题，我们在AutoDL平台准备了LLaMA3-1的环境镜像，点击下方链接并直接创建Autodl示例即可。 CodeWithGPU | 能复现才是好算法
首先 pip 换源加速下载并安装依赖包
# 升级pip python -m pip install --upgrade pip # 更换 pypi 源加速库的安装 pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install fastapi==0.111.1 pip install uvicorn==0.30.3 pip install modelscope==1.16.1 pip install transformers==4.42.4 pip install accelerate==0.32.1
模型下载
模型下载社区有魔塔和huggingface（被墙，可能不能使用），所以同意使用魔塔社区的方式下载模型
新建 model_download.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后请及时保存文件，如下图所示。并运行 python model_download.py 执行下载，模型大小为 15GB，下载模型大概需要15 分钟。
import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os
model_dir = snapshot_download('LLM-Research/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master')
注意：如果模型下载失败，可以多试几次：运行
python model_download.py
API部署代码
新建 api.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后请及时保存文件（Ctrl+s）。以下代码有很详细的注释
from fastapi import FastAPI, Request
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import uvicorn
import json
import datetime
import torch
# 设置设备参数
DEVICE = "cuda" # 使用CUDA
DEVICE_ID = "0" # CUDA设备ID，如果未设置则为空
CUDA_DEVICE = f"{DEVICE}:{DEVICE_ID}" if DEVICE_ID else DEVICE # 组合CUDA设备信息
# 清理GPU内存函数
def torch_gc():if torch.cuda.is_available(): # 检查是否可用CUDAwith torch.cuda.device(CUDA_DEVICE): # 指定CUDA设备torch.cuda.empty_cache() # 清空CUDA缓存torch.cuda.ipc_collect() # 收集CUDA内存碎片
# 创建FastAPI应用
app = FastAPI()
# 处理POST请求的端点
@app.post("/")
async def create_item(request: Request):global model, tokenizer # 声明全局变量以便在函数内部使用模型和分词器json_post_raw = await request.json() # 获取POST请求的JSON数据json_post = json.dumps(json_post_raw) # 将JSON数据转换为字符串json_post_list = json.loads(json_post) # 将字符串转换为Python对象prompt = json_post_list.get('prompt') # 获取请求中的提示
messages = [{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": prompt}]
# 调用模型进行对话生成input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages,tokenize=False,add_generation_prompt=True)model_inputs = tokenizer([input_ids], return_tensors="pt").to('cuda')generated_ids = model.generate(model_inputs.input_ids,max_new_tokens=512)generated_ids = [output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)]response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]now = datetime.datetime.now() # 获取当前时间time = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") # 格式化时间为字符串# 构建响应JSONanswer = {"response": response,"status": 200,"time": time}# 构建日志信息log = "[" + time + "] " + '", prompt:"' + prompt + '", response:"' + repr(response) + '"'print(log) # 打印日志torch_gc() # 执行GPU内存清理return answer # 返回响应
# 主函数入口
if __name__ == '__main__':# 加载预训练的分词器和模型model_name_or_path = '/root/autodl-tmp/LLM-Research/Meta-Llama-3___1-8B-Instruct'tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, use_fast=False)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16)
# 启动FastAPI应用# 用6006端口可以将autodl的端口映射到本地，从而在本地使用apiuvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=6006, workers=1) # 在指定端口和主机上启动应用
运行以上代码 python api.py
如果遇到以下bug：需要
pip install transformers==4.43.1
部署测试
在终端输入以下命令启动api服务：
python api.py
加载完毕后出现如下信息说明成功。
默认部署在 6006 端口，通过 POST 方法进行调用，可以使用 curl 调用，如下所示：
-
curl: 这是命令行工具的名字，用于从服务器获取或发送数据。 -
-X POST: 这个选项指定了请求类型为POST。POST请求通常用于向服务器发送数据。 -
"http://127.0.0.1:6006": 这是请求的目标 URL。127.0.0.1是本地回环地址，意味着请求将被发送到同一台计算机上运行的服务。6006是服务监听的端口号。 -
-H 'Content-Type: application/json': 这个选项设置了请求头 (Header) 中的Content-Type字段为application/json。这告诉服务器发送的数据是 JSON 格式。 -
-d '{"prompt": "你好"}': 这个选项指定了要发送的数据体 (Body)。在这里，数据是一个 JSON 对象，其中包含一个键值对，键是"prompt"，值是"你好"。这个数据体将作为请求的一部分发送给服务器。
也可以使用 python 中的 requests 库进行调用，我们新建一个test.ibynb文件，复制如下代码，按Enter+Shift运行代码。
import requests
import json
def get_completion(prompt):headers = {'Content-Type': 'application/json'}data = {"prompt": prompt}response = requests.post(url='http://127.0.0.1:6006', headers=headers, data=json.dumps(data))return response.json()['response']
if __name__ == '__main__':print(get_completion('我写了一篇文章：FastAPI部署大模型Llama3.1。你帮我写一段总结，100字以内'))
输出结果如下：
部署大模型Llama 3.1 到 FastAPI
本文介绍了如何将大模型Llama 3.1 部署到 FastAPI，一个现代、快速、强大的 Python web 框架。通过本教程，你将学习如何将 Llama 3.1 集成到 FastAPI 中，并利用其强大的自然语言处理能力来构建智能应用。
本文涵盖了以下内容：
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安装和设置 FastAPI
-
下载和部署 Llama 3.1 模型
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使用 FastAPI 与 Llama 3.1 进行交互
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构建智能应用
本教程适合任何对 AI 和机器学习感兴趣的开发者。