LLaMA3-8B-Instruct WebDemo 部署

镜像快速使用教程

1. 待实例初始化完成后，在控制台-应用中打开”JupyterLab“

2. 进入Jupyter后，新建一个终端Terminal，输入以下指令

streamlit run chatBot.py --server.address 0.0.0.0 --server.port 1111

3. 运行出现如下结果时，即可在浏览器中访问 http://0.0.0.0:1111 ，其中0.0.0.0替换为外网ip，外网ip可以在控制台-基础网络（外）中获取

注意检查防火墙设置，确认开启端口TCP 1111

成功进入web界面如下图所示

环境准备

本文基础环境如下：

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ubuntu 22.04
cuda 12.4
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可使用RTX40系、P40、3090显卡运行。 接下来开始环境配置、模型下载和运行演示 ~

pip 换源加速下载并安装依赖包

# 升级pip
python -m pip install --upgrade pip
# 更换 pypi 源加速库的安装
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install modelscope==1.11.0
pip install langchain==0.1.15
pip install transformers>=4.40.0 accelerate tiktoken einops scipy transformers_stream_generator
pip install streamlit

模型下载

使用 modelscope 中的 snapshot_download 函数下载模型，第一个参数为模型名称，参数 cache_dir 为模型的下载路径。

在根目录，即/workspace路径下新建 model_download.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件，如下图所示。并运行 python model_download.py 执行下载，模型大小为 15 GB，下载模型大概需要 2 分钟。

import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os

model_dir = snapshot_download(LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct, cache_dir=/workspace, revision=master)

代码准备

在根目录，即/workspace路径下新建 chatBot.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
import streamlit as st

# 在侧边栏中创建一个标题和一个链接
with st.sidebar:
    st.markdown(## LLaMA3 LLM)

# 创建一个标题和一个副标题
st.title(💬 LLaMA3 Chatbot)
st.caption(🚀 A streamlit chatbot powered by Self-LLM)

# 定义模型路径
mode_name_or_path = /workspace/LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct

# 定义一个函数，用于获取模型和tokenizer
@st.cache_resource
def get_model():
    # 从预训练的模型中获取tokenizer
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mode_name_or_path, trust_remote_code=True)
    tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
    # 从预训练的模型中获取模型，并设置模型参数
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(mode_name_or_path, torch_dtype=torch.bfloat16).cuda()
  
    return tokenizer, model

def bulid_input(prompt, history=[]):
    system_format=<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>\n\n{content}<|eot_id|>
    user_format=<|start_header_id|>user<|end_header_id|>\n\n{content}<|eot_id|>
    assistant_format=<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>\n\n{content}<|eot_id|>\n
    history.append({role:user,content:prompt})
    prompt_str = 
    # 拼接历史对话
    for item in history:
        if item[role]==user:
            prompt_str+=user_format.format(content=item[content])
        else:
            prompt_str+=assistant_format.format(content=item[content])
    return prompt_str + <|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>\n\n

# 加载LLaMA3的model和tokenizer
tokenizer, model = get_model()

# 如果session_state中没有messages，则创建一个包含默认消息的列表
if messages not in st.session_state:
    st.session_state[messages] = []

# 遍历session_state中的所有消息，并显示在聊天界面上
for msg in st.session_state.messages:
    st.chat_message(msg[role]).write(msg[content])

# 如果用户在聊天输入框中输入了内容，则执行以下操作
if prompt := st.chat_input():
    
    # 在聊天界面上显示用户的输入
    st.chat_message(user).write(prompt)
    
    # 构建输入
    input_str = bulid_input(prompt=prompt, history=st.session_state[messages])
    input_ids = tokenizer.encode(input_str, add_special_tokens=False, return_tensors=pt).cuda()
    outputs = model.generate(
        input_ids=input_ids, max_new_tokens=512, do_sample=True,
        top_p=0.9, temperature=0.5, repetition_penalty=1.1, eos_token_id=tokenizer.encode(<|eot_id|>)[0]
        )
    outputs = outputs.tolist()[0][len(input_ids[0]):]
    response = tokenizer.decode(outputs)
    response = response.strip().replace(<|eot_id|>, ).replace(<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>\n\n, ).strip()

    # 将模型的输出添加到session_state中的messages列表中
    # st.session_state.messages.append({role: user, content: prompt})
    st.session_state.messages.append({role: assistant, content: response})
    # 在聊天界面上显示模型的输出
    st.chat_message(assistant).write(response)
    print(st.session_state)

运行 demo

在终端中运行以下命令，启动streamlit服务。

streamlit run chatBot.py --server.address 0.0.0.0 --server.port 1111

输入实例外部访问IP+:1111的端口号点击访问，即可看到聊天界面。