lmdeploy 部署 InternLM2.5 7B 多轮对话

原创

用户10497140

修改于 2024-10-16 09:37:31

750

修改于 2024-10-16 09:37:31

LMDeploy 是一个高效且友好的 LLMs 模型部署工具箱，功能涵盖了量化、推理和服务

首先我们查看一下 LMDeploy 支持的模型 InternLM2.5 7B LLM

LMDeploy 部署 InternLM2.5 _ 7B_chat模型对话 prompt 信息抽取

启动API服务器

首先让我们进入创建好的conda环境，并通下命令启动API服务器，部署InternLM2.5模型：

conda activate lmdeploy
lmdeploy serve api_server \
    /root/models/internlm2_5-7b-chat \
    --model-format hf \
    --quant-policy 0 \
    --server-name 0.0.0.0 \
    --server-port 23333 \
    --tp 1

命令解释：

lmdeploy serve api_server：这个命令用于启动API服务器。
/root/models/internlm2_5-7b-chat：这是模型的路径。
--model-format hf：这个参数指定了模型的格式。hf代表“Hugging Face”格式。
--quant-policy 0：这个参数指定了量化策略。
--server-name 0.0.0.0：这个参数指定了服务器的名称。在这里，0.0.0.0是一个特殊的IP地址，它表示所有网络接口。
--server-port 23333：这个参数指定了服务器的端口号。在这里，23333是服务器将监听的端口号。
--tp 1：这个参数表示并行数量（GPU数量）。

稍待片刻，终端显示如下。

保持第一个终端不动，在新建终端中输入exit退出。

输入以下命令，使用Gradio作为前端，启动网页。

lmdeploy serve gradio http://localhost:23333 \
    --server-name 0.0.0.0 \
    --server-port 6006

稍待片刻，等终端如下图所示便保持两个终端不动。

打开浏览器，访问地址http://127.0.0.1:6006，然后就可以与模型尽情对话了。

结构化输出

先启动 InternLM2 模型的 api_server 服务。

客户端可以使用 OpenAI 的 python 包进行测试：

touch /root/text2json.py

text2json.py

from openai import OpenAI
guide = {
    'type': 'object',
    'properties': {
        'name': {
            'type': 'string'
        },
        'skills': {
            'type': 'array',
            'items': {
                'type': 'string',
                'maxLength': 10
            },
            'minItems': 3
        },
        'work history': {
            'type': 'array',
            'items': {
                'type': 'object',
                'properties': {
                    'company': {
                        'type': 'string'
                    },
                    'duration': {
                        'type': 'string'
                    }
                },
                'required': ['company']
            }
        }
    },
    'required': ['name', 'skills', 'work history']
}
response_format=dict(type='json_schema',  json_schema=dict(name='test',schema=guide))
messages = [{'role': 'user', 'content': 'Make a self-introduction please.'}]
client = OpenAI(api_key='YOUR_API_KEY', base_url='http://0.0.0.0:23333/v1')
model_name = client.models.list().data[0].id
response = client.chat.completions.create(
    model=model_name,
    messages=messages,
    temperature=0.8,
    response_format=response_format,
    top_p=0.8)
print(response)

输出结果是一个 json 格式的回答。

修改后的文件：

import json
from openai import OpenAI
def text2json(query):
	guide = {
		'type': 'object',
		'properties': {
			'name': {
				'type': 'string'
			},
			'skills': {
				'type': 'array',
				'items': {
					'type': 'string',
					'maxLength': 10
				},
				'minItems': 3
			},
			'work history': {
				'type': 'array',
				'items': {
					'type': 'object',
					'properties': {
						'company': {
							'type': 'string'
						},
						'duration': {
							'type': 'string'
						}
					},
					'required': ['company']
				}
			}
		},
		'required': ['name', 'skills', 'work history']
	}
response_format=dict(type='json_schema',  json_schema=dict(name='test',schema=guide))
messages = [
{"role": "system", "content": "请你扮演一个角色，名叫Tom，是一位优秀的自然语言理解工程师，精通命名实体识别和关系抽取。同时你也对中医药学有深入研究，尤其是皮肤病相关疾病的诊断与治疗方面，不弱于世界上任何一位医药学家"},
]
messages.append({'role': 'user', 'content': '请找到下面这句话中的实体，实体类别，及实体之间的关系，关系的类别和关系的属性，这句话是:'+query})
client = OpenAI(api_key='internlm', base_url='http://127.0.0.1:23333/v1')
	model_name = client.models.list().data[0].id
response = client.chat.completions.create(
		model=model_name,
		messages=messages,
		temperature=0.1,
		response_format=response_format,
		top_p=0.8)
	res = response.json()
	print(type(res))
resdict = json.loads(res)
	result = resdict['choices'][0]['message']['content']#{"id":"5","choices":[{"finish_reason":"stop","index":0,"logprobs":null,"message":{"content":
		print(result)
			if __name__=='__main__':
				text2json('患者,女,23岁,初诊日期2003年12月20日。主诉:左胸部起群集水疱,剧疼3天。现病史:3天前,左胸部疼痛,继而加重并逐渐出现红斑,及簇集小水疱,疼痛剧烈,夜不能寐,口干喜冷饮,大便干结。体格检查:左胸部沿肋骨方向可见红斑及簇集的水疱,部分为血疱,基底潮红。脉象:弦数。舌象:舌苔薄黄。西医诊断:带状疱疹。中医辨证:肝胆湿热。立法:清利肝胆湿热。方药:龙胆草12g、银花12g、连翘10g、赤芍10g、黄芩10g、山栀子10g、当归10g、红花10g、瓜蒌10g、泽兰10g、车前子10g,3剂,每日1剂。12月23日上方服3剂后,局部水疱逐渐消退,疼痛减轻,大便已通。又继服3剂,局部泡疹已干燥结痂、脱屑,疼痛基本消失。'输出结果是一个 json 格式的回答。

import json
from openai import OpenAI
def text2json(query):
	guide = {
		'type': 'object',
		'properties': {
			'name': {
				'type': 'string'
			},
			'skills': {
				'type': 'array',
				'items': {
					'type': 'string',
					'maxLength': 10
				},
				'minItems': 3
			},
			'work history': {
				'type': 'array',
				'items': {
					'type': 'object',
					'properties': {
						'company': {
							'type': 'string'
						},
						'duration': {
							'type': 'string'
						}
					},
					'required': ['company']
				}
			}
		},
		'required': ['name', 'skills', 'work history']
	}
response_format=dict(type='json_schema',  json_schema=dict(name='test',schema=guide))
messages = [
{"role": "system", "content": "请你扮演一个角色，名叫Tom，是一位优秀的自然语言理解工程师，精通命名实体识别和关系抽取。同时你也对中医药学有深入研究，尤其是皮肤病相关疾病的诊断与治疗方面，不弱于世界上任何一位医药学家"},
]
messages.append({'role': 'user', 'content': '请找到下面这句话中的实体，实体类别，及实体之间的关系，关系的类别和关系的属性，这句话是:'+query})
client = OpenAI(api_key='internlm', base_url='http://127.0.0.1:23333/v1')
	model_name = client.models.list().data[0].id
response = client.chat.completions.create(
		model=model_name,
		messages=messages,
		temperature=0.1,
		response_format=response_format,
		top_p=0.8)
	res = response.json()
	print(type(res))
resdict = json.loads(res)
	result = resdict['choices'][0]['message']['content']#{"id":"5","choices":[{"finish_reason":"stop","index":0,"logprobs":null,"message":{"content":
		print(result)
			if __name__=='__main__':
				text2json('患者,女,23岁,初诊日期2003年12月20日。主诉:左胸部起群集水疱,剧疼3天。现病史:3天前,左胸部疼痛,继而加重并逐渐出现红斑,及簇集小水疱,疼痛剧烈,夜不能寐,口干喜冷饮,大便干结。体格检查:左胸部沿肋骨方向可见红斑及簇集的水疱,部分为血疱,基底潮红。脉象:弦数。舌象:舌苔薄黄。西医诊断:带状疱疹。中医辨证:肝胆湿热。立法:清利肝胆湿热。方药:龙胆草12g、银花12g、连翘10g、赤芍10g、黄芩10g、山栀子10g、当归10g、红花10g、瓜蒌10g、泽兰10g、车前子10g,3剂,每日1剂。12月23日上方服3剂后,局部水疱逐渐消退,疼痛减轻,大便已通。又继服3剂,局部泡疹已干燥结痂、脱屑,疼痛基本消失。')

查看端口杀死进程

更换模型重启服务

lmdeploy serve api_server \
    /root/InternLM/XTuner/merged01 \
    --model-format hf \
    --quant-policy 0 \
    --server-name 0.0.0.0 \
    --server-port 23333 \
    --tp 1