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如何在隔离环境中使用GPU加速的LocalAI进行文本嵌入

原创

点火三周

发布于 2025-02-07 12:43:50

2061

文章被收录于专栏：Elastic Stack专栏Elastic Stack专栏

简介

你是否希望在Elasticsearch向量数据库之上构建一个RAG应用程序？是否需要对大量数据进行语义搜索？或者你需要在隔离环境中本地运行？这篇文章将告诉你如何实现这些需求。

Elasticsearch提供了多种方式为你的数据创建嵌入进行对称搜索。其中一种流行的方法是使用Elasticsearch开放推理API与OpenAI、Cohere或Hugging Face模型。这些平台支持许多大型、强大的模型，可以在GPU上运行嵌入。然而，第三方嵌入服务并不适用于隔离系统，或者对于有隐私顾虑和法规要求的客户来说是禁用的。

作为替代方案，你可以使用ELSER和E5在本地计算嵌入。这些嵌入模型在CPU上运行，并针对速度和内存使用进行了优化。它们也适用于隔离系统，并且可以在云中使用。然而，这些模型的性能不如运行在GPU上的模型。

如果你能在本地计算数据的嵌入岂不是很棒？使用LocalAI，你可以做到这一点。LocalAI是一个免费且开源的推理服务器，与OpenAI API兼容。它支持使用多个后端进行模型推理，包括用于嵌入的Sentence Transformers和用于文本生成的llama.cpp。LocalAI还支持GPU加速，因此你可以更快地计算嵌入。

这篇文章将向你展示如何使用LocalAI计算数据的嵌入。我们将一步步地指导你如何设置LocalAI，配置它来计算数据的嵌入，并运行它以生成嵌入。你可以在你的笔记本电脑上，在隔离系统中，或者在任何需要计算嵌入的地方运行它。

你感兴趣了吗？让我们开始吧！

如何设置LocalAI来计算数据的嵌入

第一步：使用docker-compose设置LocalAI

要开始使用LocalAI，你需要在你的机器上安装Docker和docker-compose。根据你的操作系统，你可能还需要安装NVIDIA容器工具包来支持Docker容器中的GPU。

旧版本不支持NVIDIA运行时指令，因此确保你安装了最新版本的docker-compose：

sudo curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.26.0/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

检查docker-compose的版本：

docker-compose --version

你需要使用以下docker-compose.yaml配置文件：

# file: docker-compose.yaml
services:
  localai:
    image: localai/localai:latest-aio-gpu-nvidia-cuda-12
    container_name: localai
    environment:
      - MODELS_PATH=/models
      - THREADS=8
    ports:
      - "8080:8080"
    volumes:
      - $HOME/models:/models
    tty: true
    stdin_open: true
    restart: always
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities: [gpu]

注意：

我们将$HOME/models目录挂载到容器内的/models目录。这是模型存储的位置。你需要根据你想存储模型的目录调整路径。
我们指定了用于推理的线程数和使用的GPU数量。你可以根据你的硬件配置调整这些值。

第二步：配置LocalAI使用Sentence Transformers模型

在本教程中，我们将使用mixedbread-ai/mxbai-embed-large-v1，它目前在MTEB排行榜上排名第四。然而，任何可以由sentence-transformers库加载的嵌入模型都可以以相同的方式工作。

创建目录$HOME/models并创建一个配置文件$HOME/models/mxbai-embed-large-v1.yaml，内容如下：

# file: mxbai-embed-large-v1.yaml
name: mxbai-embed-large-v1
backend: sentencetransformers
embeddings: true
parameters:
  model: mixedbread-ai/mxbai-embed-large-v1

第三步：启动LocalAI服务器

在分离模式下启动Docker容器，运行以下命令：

docker-compose up -d

从你的$HOME目录运行。

通过运行docker-compose ps验证容器是否正确启动，检查localai容器是否处于Up状态。

你应该看到类似以下的输出：

~$ docker-compose ps
WARN[0000] /home/valeriy/docker-compose.yaml: `version` is obsolete 
NAME      IMAGE                                           COMMAND                  SERVICE   CREATED              STATUS                                 PORTS
localai   localai/localai:latest-aio-gpu-nvidia-cuda-12   "/aio/entrypoint.sh"     localai   About a minute ago   Up About a minute (health: starting)   0.0.0.0:8080->8080/tcp

如果出现问题，请检查日志。你还可以使用日志来验证LocalAI是否能看到GPU。运行以下命令：

docker logs localai

应该能看到类似以下的信息：

$ docker logs localai
===> LocalAI All-in-One (AIO) container starting...
NVIDIA GPU detected
Thu Mar 28 11:15:41 2024       
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 535.86.10              Driver Version: 535.86.10    CUDA Version: 12.2     |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                      |               MIG M. |
|=========================================+======================+======================|
|   0  Tesla T4                       Off | 00000000:00:04.0 Off |                    0 |
| N/A   59C    P0              29W /  70W |      2MiB / 15360MiB |      6%      Default |
|                                         |                      |                  N/A |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                                         
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                            |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU Memory |
|        ID   ID                                                             Usage      |
|=======================================================================================|
|  No running processes found                                                           |
+---------------------------------------------------------------------------------------+
NVIDIA GPU detected. Attempting to find memory size...
Total GPU Memory: 15360 MiB

最后，你可以通过查询已安装的模型列表来验证推理服务器是否正常工作：

curl -k http://localhost:8080/v1/models

应产生如下输出：

{"object":"list","data":[{"id":"tts-1","object":"model"},{"id":"text-embedding-ada-002","object":"model"},{"id":"gpt-4","object":"model"},{"id":"whisper-1","object":"model"},{"id":"stablediffusion","object":"model"},{"id":"gpt-4-vision-preview","object":"model"},{"id":"MODEL_CARD","object":"model"},{"id":"llava-v1.6-7b-mmproj-f16.gguf","object":"model"},{"id":"voice-en-us-amy-low.tar.gz","object":"model"}]}

第四步：创建Elasticsearch `_inference` 服务

我们已经创建并配置了LocalAI推理服务器。由于它是OpenAI推理服务器的替代品，我们可以在Elasticsearch中创建一个新的openai推理服务。此功能在Elasticsearch 8.14中实现。

要创建新的推理服务，请在Kibana中打开开发工具并运行以下命令：

PUT _inference/text_embedding/mxbai-embed-large-v1
{
  "service": "openai",
  "service_settings": {
    "model_id": "mxbai-embed-large-v1",
    "url": "http://localhost:8080/embeddings",
    "api_key": "ignored"
  }
}

注意：

api_key参数对于openai服务是必需的，必须设置，但对于我们的LocalAI服务，其具体值并不重要。
对于大型模型，如果模型第一次下载到LocalAI服务器需要较长时间，PUT请求可能会超时。此时请稍后重试PUT请求。

最后，你可以验证推理服务是否正常工作：

POST _inference/text_embedding/mxbai-embed-large-v1
{
  "input": "It takes all the running you can do, to keep in the same place. If you want to get somewhere else, you must run at least twice as fast as that!"
}

应产生如下输出：

{
  "text_embedding": [
    {
      "embedding": [
        -0.028375082,
        0.6544269,
        0.1583663,
        0.88167363,
        0.5215657,
        0.05415681,
        0.62085253,
        0.069351405,
        0.29407632,
        0.51018727,
        0.8183201,
        ...
      ]
    }
  ]
}