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06. 开始实践：部署你的第一个语言模型.md

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部署你的第一个语言模型

目标：指导你在本地或云端部署一个（小型）语言模型，并将其封装为 API 服务。

代码文件下载：Notebook, app_fastapi.py, app_flask.py

在之前的章节中，我们已经了解了 Hugging Face 中 AutoModel 系列的不同类。现在，我们将使用一个参数量较小的模型进行演示，并展示如何使用 FastAPI 和 Flask 将模型部署为 API 服务。

目录

为什么选择较小的模型？

大型语言模型（LLMs）通常拥有数十亿甚至上千亿的参数，除了对显存要求很高以外，还会占用大量的磁盘空间，下载费时，为了方便学习和复现，本文选择参数量较小的模型（如小型 GPT、BERT 等）进行演示，你应该可以在任何机器上完成学习。

环境准备

  • 硬件要求：建议有 GPU，但本章内容对硬件要求不高，没有 GPU 也可以完成。
  • 操作系统：Windows、macOS 或 Linux 均可。

安装库

首先，我们需要安装必要的 Python 库。

!pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
!pip install transformers
  • torch：PyTorch，深度学习框架，用于加载和运行模型。
  • transformers：Hugging Face 的 Transformers 库，用于加载预训练模型和 Tokenizer。

选择并加载模型

我们选择一个参数量较小的模型，如 distilgpt2，这是 GPT-2 的精简版本（或者说蒸馏），只有约 8820 万参数。

加载 Tokenizer 和模型

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 指定模型名称
model_name = "distilgpt2"

# 加载 Tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 加载预训练模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

将模型移动到设备

如果你的计算机有 GPU，可将模型移动到 GPU，加快推理速度。如果你使用的是 Apple 芯片的 Mac，可以移动到 mps 上。

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu")
model.to(device)

进行推理

现在，我们可以使用模型进行文本生成。

# 设置模型为评估模式
model.eval()

# 输入文本
input_text = "Hello GPT"

# 编码输入文本
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
inputs = {key: value.to(device) for key, value in inputs.items()}

# 生成文本
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_length=200,
        num_beams=5,
        no_repeat_ngram_size=2,
        early_stopping=True
    )

# 解码生成的文本
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print("模型生成的文本：")
print(generated_text)

参数说明：

  • max_length：生成文本的最大长度。
  • num_beams：Beam Search 的数量，提高生成文本的质量。
  • no_repeat_ngram_size：防止生成重复的 n-gram。
  • early_stopping：当使用 Beam Search 时，若所有候选序列都生成了结束标记（如 <eos>），则提前停止生成，这有助于生成更自然和适当长度的文本。

输出：

image-20240914131815661

下面是 early_stopping 设置为 False 时的输出：

image-20240914133431314

部署模型为 API 服务（可选）

如果你希望将模型部署为一个 API 服务，供其他应用调用，可以使用 FastAPI 或 Flask 框架。

选择 FastAPI 还是 Flask？

  • Flask：
    • 优点：简单易用，适合小型项目和快速原型开发。
    • 缺点：性能相对较低，异步支持较弱。
  • FastAPI：
    • 优点：高性能，基于 ASGI，原生支持异步编程，自动生成交互式文档（Swagger UI），方便测试和调试。
    • 缺点：相对于 Flask，学习曲线稍陡一些。

如果追求高性能和现代特性，建议使用 FastAPI。如果只是简单的演示或对性能要求不高，可以选择 Flask。

接下来将分别介绍如何使用 FastAPI 和 Flask 部署模型。

使用 FastAPI 部署模型

安装 FastAPI 和 Uvicorn

pip install fastapi
pip install uvicorn[standard]
  • fastapi：用于创建高性能的 API 服务。
  • uvicorn：ASGI 服务器，用于运行 FastAPI 应用。

创建 API 服务

创建一个名为 app_fastapi.py 的文件，写入以下代码：

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# 定义请求体的数据模型
class PromptRequest(BaseModel):
    prompt: str

app = FastAPI()

# 加载模型和分词器
model_name = "distilgpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

@app.post("/generate")
def generate_text(request: PromptRequest):
    prompt = request.prompt
    if not prompt:
        raise HTTPException(status_code=400, detail="No prompt provided")

    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device)
    with torch.no_grad():
        outputs = model.generate(
            **inputs,
            max_length=200,
            num_beams=5,
            no_repeat_ngram_size=2,
            early_stopping=True
        )
    generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return {"generated_text": generated_text}

运行服务

在终端中运行以下命令启动服务：

uvicorn app_fastapi:app --host 0.0.0.0 --port 8000
  • app:app：第一个 app 是文件名，第二个 app 是 FastAPI 实例的名称。
  • --host 和 --port：指定主机和端口。

启动成功后，终端输出示例：

image-20240914131113829

交互界面

打开浏览器，访问 http://localhost:8000/docs，你将看到自动生成的交互式 API 文档：

image-20240914130520262

你可以点击 POST /generate，然后点击 Try it out 直接测试 API：

image-20240914130744289

在 Request body 部分修改你的 prompt，然后点击 Execute：

image-20240914130930015

你将在下方看到具体的生成文本。

image-20240914130642575

通过 API 调用模型

使用以下代码发送请求（在 notebook 运行或者创建一个新的 Python 脚本，例如 client.py）：

import requests

response = requests.post(
    "http://localhost:8000/generate",
    json={"prompt": "Hello GPT"}
)
print(response.json())

输出示例：

image-20240914131321638

使用 Flask 部署模型

安装 Flask

pip install flask

创建 API 服务

创建一个名为 app_flask.py 的文件，写入以下代码：

from flask import Flask, request, jsonify
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

app = Flask(__name__)

# 加载模型和分词器
model_name = "distilgpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

@app.route('/generate', methods=['POST'])
def generate():
    prompt = request.form.get('prompt')
    if not prompt:
        return jsonify({'error': 'No prompt provided'}), 400

    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device)
    with torch.no_grad():
        outputs = model.generate(
            **inputs,
            max_length=200,
            num_beams=5,
            no_repeat_ngram_size=2,
            early_stopping=True
        )
    generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return jsonify({'generated_text': generated_text})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8000)

运行服务

python app_flask.py

通过 API 调用模型

使用以下代码发送请求：

import requests

response = requests.post("http://localhost:8000/generate", json={"prompt": "Hello GPT"})
print(response.json())

输出：

image-20240914131456425

总结

通过以上步骤，我们成功地部署了一个参数量较小的语言模型 distilgpt2，并将其封装为 API 服务，你可以根据实际需求决定使用 FastAPI 还是 Flask。

你也可以在 Hugging Face 模型库 选择其他模型进行尝试，如 distilbert-base-uncased（使用 AutoModelForMaskedLM，用于填空任务）。

推荐阅读

进一步

之后的文章将讲解更大模型的部署，如果你感兴趣可以跳转查看：

不过在项目的开始，更建议遵循顺序进行学习（也就是文章 16 之前，因为可以和李宏毅老师的在线课程：2024春《生成式人工智能导论》同步进行，学习曲线不会太过陡峭）。