搭建一个大模型API服务

搭建一个大模型API服务

本文将介绍如何使用SWIFT框架搭建一个大模型API服务，以方便后续做RAG、Agent的开发工作。

环境准备

基础环境

• 操作系统：Ubuntu 18.04.5 LTS (GNU/Linux 3.10.0-1127.el7.x86_64 x86_64)
• Anaconda3：Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64
• 根据服务器网络情况配置好conda源和pip源，此处使用的是超算山河源

创建一个新的conda环境：

conda create --name swift python=3.8

激活刚刚创建的conda环境：

conda activate swift

下载SWIFT源码（v1.6.1）：

git clone https://github.com/modelscope/swift.git

切换到SWIFT路径：

cd /yldm0226/swift

安装SWIFT：

pip install -e .[llm]

检查服务器cuda版本是否与当前安装的pytorch对应，如果不对应，需要将pytorch版本降低到≤服务器cuda版本；使用nvidia-smi查看cuda版本：

当前cuda版本为11.7; 然后使用conda list检查swift环境中pytorch的版本：

pytorch版本为2.2.0，从官网查询可知2.2.0版本最低支持的cuda版本为11.8，这大于服务器cuda版本11.7，因此需要将pytorch降低到支持cuda11.7的版本，从官网查询可知目前最高的可支持cuda11.7的版本为2.0.1。执行下述命令更换pytorch版本：

pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2

注：如果pytorch版本与服务器cuda版本不对应，程序不会报错，而是会输出下面的警告，此时SWIFT会将模型权重加载到CPU上。推理速度非常慢：

UserWarning: CUDA initialization: The NVIDIA driver on your system is too old (found version 11070). Please update your GPU driver by downloading and installing a new version from the URL: http://www.nvidia.com/Download/index.aspx Alternatively, go to: https://pytorch.org to install a PyTorch version that has been compiled with your version of the CUDA driver. (Triggered internally at ../c10/cuda/CUDAFunctions.cpp:108.)

将大模型权重下载到本地，可以在ModelScope或HuggingFace选择对应模型下载，这里以Qwen1.5-14B-Chat为例：

git clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen1.5-14B-Chat.git

搭建API服务

启动服务端

单卡部署

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift deploy --model_type qwen1half-14b-chat --model_id_or_path /yldm0226/models/Qwen1.5-14B-Chat

CUDA_VISIBLE_DEVICES可以指定使用哪块GPU进行部署；model_type表示你选择的模型类型，类型需是SWIFT框架支持的模型种类的一种，可以在此处查询所有支持的模型；--model_id_or_path表示模型在ModelScope Hub中的model_id或者本地路径，当指定本地路径时，代码会优先加载本地路径中的模型权重。

部署成功后，可以看到以下输出：

INFO:     Started server process [82478]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)

多卡部署

RAY_memory_monitor_refresh_ms=0 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 swift deploy --model_type qwen1half-14b-chat --model_id_or_path /yldm0226/models/Qwen1.5-14B-Chat --tensor_parallel_size 8

同样的，在部署成功后可以看到以下输出：

INFO:     Started server process [100001]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)

可以通过nvidia-smi命令查看多卡部署的显存占用情况：

客户端测试

curl

想要快速测试API的可用性，可以使用curl：

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen1half-14b-chat",
"messages": [{"role": "user", "content": "请介绍一下API服务"}],
"max_tokens": 1024,
"temperature": 0
}'

model与部署时的model_type一致。

可以得到下面形式的响应：

{"model":"qwen1half-14b-chat","choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","content":"API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）服务是一种接口，它允许不同的软件应用程序之间进行交互和数据共享。API是一组预定义的规则、协议和工具，开发者可以使用它来调用或访问某个应用程序、平台或服务的功能，而无需了解其底层实现细节。简单来说，它就像一个“桥梁”，使得开发者能够编写自己的程序，通过这个接口来获取数据、执行操作或者触发特定功能。\n\nAPI服务通常分为以下几种类型：\n\n1. **Web API**：基于HTTP协议，用于Web应用间的通信，如RESTful API，它以HTTP请求（GET、POST、PUT、DELETE等）的形式发送数据。\n\n2. **SDK API**：软件开发工具包（Software Development Kit）中的API，提供了特定平台或服务的编程接口，如Google Maps API、Facebook API等。\n\n3. **企业级API**：企业内部或外部提供的API，用于内部系统集成，如CRM系统API、支付API等。\n\n4. **机器学习/AI API**：如Google Cloud的机器学习API，允许开发者使用预训练模型进行预测或处理任务。\n\n5. **API Gateway**：一种服务，它集中管理多个API，提供安全、路由、缓存等功能，如AWS API Gateway。\n\n通过API服务，开发者可以快速地扩展功能、集成第三方服务，提高开发效率，同时促进了软件生态系统的繁荣。"},"finish_reason":null}],"usage":{"prompt_tokens":23,"completion_tokens":294,"total_tokens":317},"id":"chatcmpl-f7fa52fbf7de45f1bc1a31e369482a19","object":"chat.completion","created":1709258739}

swift

也可以使用swift框架去编写客户端代码，下面是一个简单的示例：

from swift.llm import get_model_list_client, XRequestConfig, inference_client

model_list = get_model_list_client()
model_type = model_list.data[0].id
print(f'model_type: {model_type}')

# 直接输出
query = '山东的省会在哪里?'
request_config = XRequestConfig(seed=42)
resp = inference_client(model_type, query, request_config=request_config)
response = resp.choices[0].message.content
print(f'query: {query}')
print(f'response: {response}')

# 流式输出
history = [(query, response)]
query = '这有什么好吃的?'
request_config = XRequestConfig(stream=True, seed=42)
stream_resp = inference_client(model_type, query, history, request_config=request_config)
print(f'query: {query}')
print('response: ', end='')
for chunk in stream_resp:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end='', flush=True)
print()

第一个问题'山东的省会在哪里?'使用的是直接返回response的方式，第二个问题'这有什么好吃的?'使用的是流式输出的方式，可以根据需要选择对应的方式。

运行程序，可以得到以下输出：

query: 山东的省会在哪里?
response: 山东省的省会是济南。
query: 这有什么好吃的?
response: 山东作为中国的一个大省，美食丰富多样，这里有许多著名的特色菜肴和小吃。以下是一些你可能会感兴趣的：

1. 热干面（不是山东本地的，但济南也有人喜欢）：源于武汉，但在山东也有类似面食。
2. 鲁菜：山东菜系，以济南菜为代表，如糖醋黄河鲤鱼、九转大肠、葱烧海参、锅包肉等，口味偏重，讲究原汁原味。
3. 烤鸭：虽然以北京最有名，但山东济南的烤鸭店也有特色。
4. 鲅鱼水饺：山东沿海城市如青岛的特色，用新鲜鲅鱼做馅，鲜美可口。
5. 豆腐脑：搭配薄饼、香菜、榨菜，是早餐的常见选择。
6. 煎饼：山东大煎饼，尤其是临沂煎饼，薄脆可卷各种食材。
7. 油旋：济南特色小吃，类似油条但更细，酥脆可口。

这只是冰山一角，山东各地还有许多其他美食，如鲁西南驴肉火烧、莱阳梨、胶东海鲜等，去山东旅行不妨尝试一下。