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本地私有化/大模型接口接入

依托于开源的 LLM 与 Embedding 模型,本项目可实现基于开源模型的离线私有部署。此外,本项目也支持 OpenAI API 的调用。

本地私有化模型接入


模型地址配置示例model_config.py配置修改

# 建议走huggingface接入尽量使用chat模型不要使用base无法获取正确输出
# 注意当llm_model_dict和VLLM_MODEL_DICT同时存在时优先启动VLLM_MODEL_DICT中的模型配置

# llm_model_dict 配置接入示例如下

# 1、若把模型放到 ~/codefuse-chatbot/llm_models 路径下
# 若模型地址如下
model_dir: ~/codefuse-chatbot/llm_models/THUDM/chatglm-6b

# 参考配置如下
llm_model_dict = {
    "chatglm-6b": {
        "local_model_path": "THUDM/chatglm-6b",
        "api_base_url": "http://localhost:8888/v1",  # "name"修改为fastchat服务中的"api_base_url"
        "api_key": "EMPTY"
    }
}

VLLM_MODEL_DICT = {
 'chatglm2-6b':  "THUDM/chatglm-6b",
}

# or 若模型地址如下
model_dir: ~/codefuse-chatbot/llm_models/chatglm-6b
llm_model_dict = {
    "chatglm-6b": {
        "local_model_path": "chatglm-6b",
        "api_base_url": "http://localhost:8888/v1",  # "name"修改为fastchat服务中的"api_base_url"
        "api_key": "EMPTY"
    }
}

VLLM_MODEL_DICT = {
 'chatglm2-6b':  "chatglm-6b",
}

# 2、若不想移动相关模型到 ~/codefuse-chatbot/llm_models
# 同时删除 `模型路径重置` 以下的相关代码具体见model_config.py
# 若模型地址如下
model_dir: ~/THUDM/chatglm-6b
# 参考配置如下
llm_model_dict = {
    "chatglm-6b": {
        "local_model_path": "your personl dir/THUDM/chatglm-6b",
        "api_base_url": "http://localhost:8888/v1",  # "name"修改为fastchat服务中的"api_base_url"
        "api_key": "EMPTY"
    }
}

VLLM_MODEL_DICT = {
 'chatglm2-6b':  "your personl dir/THUDM/chatglm-6b",
}
# 3、指定启动的模型服务两者保持一致
LLM_MODEL = "chatglm-6b"
LLM_MODELs = ["chatglm-6b"]
# server_config.py配置修改 若LLM_MODELS无多个模型配置不需要额外进行设置
# 修改server_config.py#FSCHAT_MODEL_WORKERS的配置
"model_name": {'host': DEFAULT_BIND_HOST, 'port': 20057}


量化模型接入

# 若需要支撑codellama-34b-int4模型需要给fastchat打一个补丁
cp examples/gptq.py ~/site-packages/fastchat/modules/gptq.py

# 若需要支撑qwen-72b-int4模型需要给fastchat打一个补丁
cp examples/gptq.py ~/site-packages/fastchat/modules/gptq.py
# 量化需修改llm_api.py的配置
# examples/llm_api.py#559 取消注释 kwargs["gptq_wbits"] = 4

公开大模型接口接入

# model_config.py配置修改
# ONLINE_LLM_MODEL
# 其它接口开发来自于langchain-chatchat项目缺少相关账号未经测试

# 指定启动的模型服务,两者保持一致
LLM_MODEL = "gpt-3.5-turbo"
LLM_MODELs = ["gpt-3.5-turbo"]

外部大模型接口接入示例

# 1、实现新的模型接入类
# 参考  ~/examples/model_workers/openai.py#ExampleWorker
# 实现do_chat函数即可使用LLM的能力

class XXWorker(ApiModelWorker):
    def __init__(
            self,
            *,
            controller_addr: str = None,
            worker_addr: str = None,
            model_names: List[str] = ["gpt-3.5-turbo"],
            version: str = "gpt-3.5",
            **kwargs,
    ):
        kwargs.update(model_names=model_names, controller_addr=controller_addr, worker_addr=worker_addr)
        kwargs.setdefault("context_len", 16384) #TODO 16K模型需要改成16384
        super().__init__(**kwargs)
        self.version = version

    def do_chat(self, params: ApiChatParams) -> Dict:
        '''
        执行Chat的方法默认使用模块里面的chat函数。
        :params.messages : [
            {"role": "user", "content": "hello"}, 
            {"role": "assistant", "content": "hello"}
            ]
        :params.xx: 详情见 ApiChatParams 
        要求返回形式:{"error_code": int, "text": str}
        '''
        return {"error_code": 500, "text": f"{self.model_names[0]}未实现chat功能"}


# 最后在 ~/examples/model_workers/__init__.py 中完成注册
# from .xx import XXWorker

# 2、通过已有模型接入类完成接入
# 或者直接使用已有的相关大模型类进行使用缺少相关账号测试欢迎大家测试后提PR
# model_config.py#ONLINE_LLM_MODEL 配置修改
# 填写专属模型的 version、api_base_url、api_key、provider与上述类名一致
ONLINE_LLM_MODEL = {
    # 线上模型。请在server_config中为每个在线API设置不同的端口

    "openai-api": {
        "model_name": "gpt-3.5-turbo",
        "api_base_url": "https://api.openai.com/v1",
        "api_key": "",
        "openai_proxy": "",
    },
    "example": {
        "version": "gpt-3.5",  # 采用openai接口做示例
        "api_base_url": "https://api.openai.com/v1",
        "api_key": "",
        "provider": "ExampleWorker",
    },
}

启动大模型服务

# start llm-service可选  单独启动大模型服务
python examples/llm_api.py
# 启动测试
import openai
# openai.api_key = "EMPTY" # Not support yet
openai.api_base = "http://127.0.0.1:8888/v1"

# 选择你启动的模型
model = "example"

# create a chat completion
completion = openai.ChatCompletion.create(
    model=model,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello! What is your name? "}],
    max_tokens=100,
)
# print the completion
print(completion.choices[0].message.content)

# 正确输出后则确认LLM可正常接入

or

# model_config.py#USE_FASTCHAT 判断是否进行fastchat接入本地模型
USE_FASTCHAT = "gpt" not in LLM_MODEL
python start.py #221 自动执行 python llm_api.py