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CUDA
        with 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JSON
    answer = {
        "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api
    uvicorn.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：

![image-20240816030254692](https://new-typora2.oss-cn-guangzhou.aliyuncs.com/img/image-20240816030254692.png

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：

安装和设置 FastAPI

下载和部署 Llama 3.1 模型

使用 FastAPI 与 Llama 3.1 进行交互

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。

总结

**文章总结**：
本文详细介绍了如何在AutoDL平台上，使用FastAPI框架部署并调用LLaMA3-1大模型，以实现自然语言处理功能。主要内容包括环境准备、模型下载、API部署代码编写及测试。
**环境准备**部分，建议通过AutoDL平台预制的环境镜像快速搭建开发环境，并提供了加速pip安装依赖包的技巧。
**模型下载**通过编写并运行`model_download.py`脚本，从魔塔社区下载LLaMA3-1模型，解决了因huggingface可能访问受限的问题。
**API部署代码**部分，详细解释了如何使用FastAPI创建一个处理POST请求的端点，该端点能够接收用户输入的提示，并利用LLaMA3-1模型生成响应。同时提供了内存管理和日志打印功能。
**部署测试**环节，介绍了如何启动API服务，并通过curl命令或Python请求库发送带有提示的POST请求到API服务，测试模型响应。
总的来说，本文为开发者提供了从环境准备到模型部署测试的一整套实践指导，旨在帮助有兴趣的开发者快速入门，将LLaMA3-1模型集成到FastAPI应用中，开发智能的Web服务。