本地部署 Qwen-14B-Chat
本地部署 Qwen-14B-Chat
- 1. Qwen-14B 概述
- 2. Github 地址
- 3. 创建虚拟环境
- 4. 安装依赖项
- 5. 快速使用
- 6. 启动 web 演示
- 7. 访问 Qwen
1. Qwen-14B 概述
通义千问-14B（Qwen-14B） 是阿里云研发的通义千问大模型系列的140亿参数规模的模型。Qwen-14B是基于Transformer的大语言模型, 在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时，在Qwen-14B的基础上，我们使用对齐机制打造了基于大语言模型的AI助手Qwen-14B-Chat。本仓库为Qwen-14B-Chat的仓库。
2. Github 地址
https://github.com/QwenLM/Qwen
3. 创建虚拟环境
创建虚拟环境，
conda create -n qwen-14b-chat python=3.10 -y
conda activate qwen-14b-chat
安装 pytorch，
pip install torch==2.0.0+cu118 torchvision==0.15.1+cu118 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
4. 安装依赖项
安装 modelscope，
pip install modelscope>=1.9.1
安装 tiktoken，
pip install tiktoken
安装 transformers_stream_generator，
pip install transformers_stream_generator einops
安装 auto-gptq 和 optimum，
pip install auto-gptq optimum
(可选)另外，推荐安装flash-attention库，以实现更高的效率和更低的显存占用。
pip install packaging
pip uninstall -y ninja && pip install ninja
python -m pip install wheel setuptools
git clone https://github.com/Dao-AILab/flash-attention; cd flash-attention
# 20231120 时点最新是 flash_attn-2.3.3 版本
pip install flash-attn --no-build-isolation
# 下方安装可选，安装可能比较缓慢。
pip install csrc/layer_norm
pip install csrc/rotary
refer:
- https://github.com/Dao-AILab/flash-attention
- https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/csrc/layer_norm
5. 快速使用
下面我们展示了一个使用 Qwen-14B-Chat 模型，进行多轮对话交互的样例，
cat << EOF > quick_demo.py
from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, snapshot_download
from modelscope import GenerationConfig
model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen-14B-Chat', revision='v1.0.4')
# Note: The default behavior now has injection attack prevention off.
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True)
# use bf16
# model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map="auto", trust_remote_code=True, bf16=True).eval()
# use cpu only
# model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map="cpu", trust_remote_code=True).eval()
# use auto mode, automatically select precision based on the device.
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map="auto", trust_remote_code=True).eval()
# Specify hyperparameters for generation
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True) # 可指定不同的生成长度、top_p等相关超参
# 第一轮对话 1st dialogue turn
response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=None)
print(response)
# 你好！很高兴为你提供帮助。
# 第二轮对话 2nd dialogue turn
response, history = model.chat(tokenizer, "给我讲一个年轻人奋斗创业最终取得成功的故事。", history=history)
print(response)
# 这是一个关于一个年轻人奋斗创业最终取得成功的故事。
# 故事的主人公叫李明，他来自一个普通的家庭，父母都是普通的工人。从小，李明就立下了一个目标：要成为一名成功的企业家。
# 为了实现这个目标，李明勤奋学习，考上了大学。在大学期间，他积极参加各种创业比赛，获得了不少奖项。他还利用课余时间去实习，积累了宝贵的经验。
# 毕业后，李明决定开始自己的创业之路。他开始寻找投资机会，但多次都被拒绝了。然而，他并没有放弃。他继续努力，不断改进自己的创业计划，并寻找新的投资机会。
# 最终，李明成功地获得了一笔投资，开始了自己的创业之路。他成立了一家科技公司，专注于开发新型软件。在他的领导下，公司迅速发展起来，成为了一家成功的科技企业。
# 李明的成功并不是偶然的。他勤奋、坚韧、勇于冒险，不断学习和改进自己。他的成功也证明了，只要努力奋斗，任何人都有可能取得成功。
# 第三轮对话 3rd dialogue turn
response, history = model.chat(tokenizer, "给这个故事起一个标题", history=history)
print(response)
# 《奋斗创业：一个年轻人的成功之路》
EOF
python quick_demo.py
输出结果如下，
6. 启动 web 演示
克隆代码，
https://github.com/engchina/llm-chat-web-ui.git; cd llm-chat-web-ui
安装依赖，
pip install -r requirements.txt
启动 qwen_chat.py，
python qwen_chat.py
7. 访问 Qwen
现在您可以访问 http://127.0.0.1:7860 来使用 Qwen 了。
问它一个问题，“如何才能考上清华大学？”，
完结！