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03-Index-1.9B-chat WebDemo部署.md

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Index-1.9B-chat WebDemo部署

环境准备

在 AutoDL 平台中租一个 3090 等 24G 显存的显卡机器，如下图所示镜像选择 PyTorch-->2.1.0-->3.10(ubuntu22.04)-->12.1。

01-1.png

接下来打开刚刚租用服务器的 JupyterLab，并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行 demo。

pip 换源和安装依赖包。

# 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 modelscope==1.9.5
pip install transformers==4.39.2
pip install streamlit==1.24.0
pip install sentencepiece==0.1.99
pip install accelerate==0.27.0
pip install transformers_stream_generator==0.0.4
pip install tiktoken==0.7.0
pip install huggingface_hub==0.23.4

模型下载

使用 modelscope 中的 snapshot_download 函数下载模型，第一个参数为模型名称，参数 cache_dir 为模型的下载路径，参数revision为模型的版本，master代表主分支，为最新版本。

在 /root/autodl-tmp 路径下新建 download.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件，如下图所示。并运行 python /root/autodl-tmp/download.py 执行下载，模型大小为 8 GB，下载模型大概需要 5 钟。

import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os

model_dir = snapshot_download('IndexTeam/Index-1.9B-Chat', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master')

终端出现下图结果表示下载成功。

代码准备

在/root/autodl-tmp路径下新建 chatBot.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件。下面的代码有很详细的注释，大家如有不理解的地方，欢迎提出issue。

03-11.png

03-12.png

chatBot.py代码如下

# 导入所需的库
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig
import torch
import streamlit as st

# 在侧边栏中创建一个标题和一个链接
with st.sidebar:
    st.markdown("## Index-1.9B-chat LLM")
    "[开源大模型食用指南 self-llm](https://github.com/datawhalechina/self-llm.git)"
    # 创建一个滑块，用于选择最大长度，范围在0到1024之间，默认值为512
    max_length = st.slider("max_length", 0, 1024, 512, step=1)

# 创建一个标题和一个副标题
st.title("💬 Index-1.9B-chat Chatbot")
st.caption("🚀 A streamlit chatbot powered by Self-LLM")

# 定义模型路径
model_name_or_path = '/root/autodl-tmp/Index-1.9B-Chat'

# 定义一个函数，用于获取模型和tokenizer
@st.cache_resource
def get_model():
    # 从预训练的模型中获取tokenizer
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, use_fast=False, trust_remote_code=True)
    # 从预训练的模型中获取模型，并设置模型参数
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, torch_dtype=torch.bfloat16,  device_map="auto", trust_remote_code=True)
  
    return tokenizer, model

# 加载 Index-1.9B-chat 的model和tokenizer
tokenizer, model = get_model()

# 如果session_state中没有"messages"，则创建一个包含默认消息的列表
if "messages" not in st.session_state:
    st.session_state["messages"] = [{"role": "assistant", "content": "有什么可以帮您的？"}]

# 遍历session_state中的所有消息，并显示在聊天界面上
for msg in st.session_state.messages:
    st.chat_message(msg["role"]).write(msg["content"])

# 如果用户在聊天输入框中输入了内容，则执行以下操作
if prompt := st.chat_input():
    # 将用户的输入添加到session_state中的messages列表中
    st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
    # 在聊天界面上显示用户的输入
    st.chat_message("user").write(prompt)
    
    # 构建输入     
    input_ids = tokenizer.apply_chat_template(st.session_state.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]
    # 将模型的输出添加到session_state中的messages列表中
    st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": response})
    # 在聊天界面上显示模型的输出
    st.chat_message("assistant").write(response)
    # print(st.session_state)

运行demo

在终端中运行以下命令，启动streamlit服务

streamlit run /root/autodl-tmp/chatBot.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 6006

点击自定义服务

03-13.png

点开linux

03-14.png

然后win+R打开powershell

03-15.png

输入ssh与密码，按下回车至这样即可

03-16.png

在浏览器中打开链接 http://localhost:6006/ ，即可看到聊天界面。运行效果如下：03-17.png