FastChat

Fast Chat是一个用于训练/部署和评估基于大型语言模型的聊天机器人的开发平台。其核心功能包括：

• 最先进模型的权重/训练代码和评估代码(例如Vicuna/FastChat-T5)
• 基于分布式多模型的服务系统，具有Web界面和与OpenAI兼容的RESTful API。

安装

pip install fschat

模型权重

支持的模型

https://github.com/lm-sys/FastChat/blob/main/docs/model_support.md

如何支持新模型

model_registry.py

conversation.py

• ChatGLM default template & ChatGLM2 default template
  
  

• ChatGPT default template
  

• Baichuan-13B-Chat template
  
  

• Qwen-chat default template
  
  
  

• llama2 template
  
  

model_adapter.py

• PeftModelAdapter
  

• ChatGLMAdapter
  

• ChatGPTAdapter
  

• BaichuanAdapter
  

• Llama2Adapter
  

• QwenChatAdapter
  

使用命令行界面进行推理

python -m fastchat.serve.cli --model-path xxx

使用Web GUI进行服务

使用Web UI进行服务，需要提供三个主要组件：与用户交互的Web服务器/托关一个或多个模型的模型工作者，协调Web服务器和模型工作者的控制器。

• 启动控制器
  该控制器管理分布式工作者

  python -m fastchat.serve.controller
  

• 启动模型工作者

  python -m fastchat serve.model_worker --model-path xxx
  

  等带进程完成加载模型并显示"Uvicorn running on …"。模型工作者将向控制器器注册自己。
  为了确保您的模型工作者已正确连接到控制器，请使用以下命令发送测试消息，将看到一个简短的输出。

  python -m fastchat.serve.test_message --model-name xxx
  

• 启动动服务器

  python -m fastchat.serve.gradio_web_server
  

  这是用户将于与之交互的用户界面。
  安装这些步骤，将能够使用Web UI提供您的模型。可以打开浏览器并与模型聊天。如果没有显示出来，将暂时重新启动Gradio Web服务器。

• 高级功能
  可以将 多个模型工作者注册到单个控制器，这可用于提高模型的吞吐量或同时提供多个模型。在这种情况下，需要为不同的模型分配不同的GPU和端口号。

  # worker 0
  CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m fastchat.serve.model_worker --model-path xxx --controller http://localhost:21001 --port 31000 --worker http://localhost:31000
  # worker 1
  CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python -m fastchat.serve.model_worker --model-path xxx --controller http://localhost:21001 --port 31001 --worker http://localhost:31001
  

还可以启动一个包含Chatbot Arena选项卡的多标签Gradio服务器。

python -m fastchat.serve.gradio_web_server_multi

应用程序编程接口API

兼容OpenAI的RESTful API和SDK

FastChat为其支持的模型提供了兼容OpenAI的API，因此可以将FastChat作为OpenAI API的本地替代品使用。FastChat服务器与openai-python库和cURL命令兼容。

https://github.com/lm-sys/FastChat/blob/main/docs/openai_api.md

• RESTful API Server
  
• OpenAI Official SDK
  
• cURL
  

Hugging Face 生成API

https://github.com/lm-sys/FastChat/blob/main/fastchat/serve/huggingface_api.py

LangChain集成

https://github.com/lm-sys/FastChat/blob/main/docs/langchain_integration.md
LangChain是一个库，它通过利用大型语言模型（LLM）并使其能够与其它计算或知识源组合起来促进应用程序的开发。FastChat兼容OpenAI的API服务器可以无缝的使用Langchain和开放模型。

• 启动RESTful API服务器
  

• 设置OpenAI 环境
  

• 尝试本地LangChain
  

评估

https://github.com/lm-sys/FastChat/tree/main/fastchat/llm_judge

安装

查看预先生成的模型答案和判断

https://huggingface.co/spaces/lmsys/mt-bench

MT工作台

• 在MT-bench上评估模型
  

• 其它评分选项
  

• 如何得到GPT-3.5/GPT-4/Claude的答案
  

• 绘图
  

协议计算

数据集

• Chatbot Arena对话数据集
  https://huggingface.co/datasets/lmsys/chatbot_arena_conversations
  

• MT-bench人工注释数据集
  https://huggingface.co/datasets/lmsys/mt_bench_human_judgments
  

微调

数据

• sharegpt_zh_27k.json
  
• dummy_conversation.json
  https://github.com/lm-sys/FastChat/blob/main/data/dummy_conversation.json
  

代码和超参数

使用本地GPU微调Vicuna-7B

https://github.com/lm-sys/FastChat/blob/main/docs/training.md

参考资料
FastChat——一个用于训练、部署和评估基于大型语言模型的聊天机器人的开放平台
lm-sys/FastChat