WebDemo部署

环境准备

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ubuntu 22.04
python 3.12
cuda 12.1
pytorch 2.3.0
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本文默认学习者已安装好以上 Pytorch(cuda) 环境，如未安装请自行安装。

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==1.18.0
pip install streamlit==1.37.0
pip install transformers==4.44.2
pip install accelerate==0.34.2

考虑到部分同学配置环境可能会遇到一些问题，我们在 AutoDL 平台准备了 Qwen2.5 的环境镜像，点击下方链接并直接创建 Autodl 示例即可。
https://www.codewithgpu.com/i/datawhalechina/self-llm/Qwen2.5-self-llm

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 /root/autodl-tmp 路径下新建 download.py 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。并运行 python /root/autodl-tmp/model_download.py 执行下载，模型大小为 15 GB，下载模型需要一些时间。

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

model_dir = snapshot_download('qwen/Qwen2.5-7B-Instruct', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master')

注意：记得修改 cache_dir 为你的模型下载路径哦~

代码准备

在/root/autodl-tmp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。下面的代码有很详细的注释，大家如有不理解的地方，欢迎提出 issue。

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("## Qwen2.5 LLM")
    "[开源大模型食用指南 self-llm](https://github.com/datawhalechina/self-llm.git)"
    # 创建一个滑块，用于选择最大长度，范围在 0 到 8192 之间，默认值为 512（Qwen2.5 支持 128K 上下文，并能生成最多 8K tokens）
    max_length = st.slider("max_length", 0, 8192, 512, step=1)

# 创建一个标题和一个副标题
st.title("💬 Qwen2.5 Chatbot")
st.caption("🚀 A streamlit chatbot powered by Self-LLM")

# 定义模型路径
mode_name_or_path = '/root/autodl-tmp/qwen/Qwen2___5-7B-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,  device_map="auto")

    return tokenizer, model

# 加载 Qwen2.5 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"] = [{"role": "assistant", "content": "有什么可以帮您的？"}]

# 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)

    # 将用户输入添加到 session_state 中的 messages 列表中
    st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})

    # 将对话输入模型，获得返回
    input_ids = tokenizer.apply_chat_template(st.session_state.messages,tokenize=False,add_generation_prompt=True)
    model_inputs = tokenizer([input_ids], return_tensors="pt").to('cuda')
    generated_ids = model.generate(model_inputs.input_ids,max_new_tokens=max_length)
    generated_ids = [
        output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
    ]
    response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

    # 将模型的输出添加到 session_state 中的 messages 列表中
    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) # 打印 session_state 调试