从零构建属于自己的GPT系列5：模型部署1（文本生成函数解读、模型本地化部署、文本生成文本网页展示、代码逐行解读）

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从零构建属于自己的GPT系列1：数据预处理
从零构建属于自己的GPT系列2：模型训练1
从零构建属于自己的GPT系列3：模型训练2
从零构建属于自己的GPT系列4：模型训练3
从零构建属于自己的GPT系列5：模型部署1
从零构建属于自己的GPT系列6：模型部署2

1 前端环境安装

安装：

pip install streamlit

测试：

streamlit hello

安装完成后，测试后打印的信息
在这里插入图片描述

(Pytorch) C:\Users\admin>streamlit hello
Welcome to Streamlit. Check out our demo in your browser.
Local URL: http://localhost:8501 Network URL:
http://192.168.1.187:8501
Ready to create your own Python apps super quickly? Head over to
https://docs.streamlit.io
May you create awesome apps!

接着会自动的弹出一个页面
在这里插入图片描述

2 模型加载函数

这个函数把模型加载进来，并且设置成推理模式

def get_model(device, model_path):
    tokenizer = CpmTokenizer(vocab_file="vocab/chinese_vocab.model")
    eod_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids("<eod>")  # 文档结束符
    sep_id = tokenizer.sep_token_id
    unk_id = tokenizer.unk_token_id
    model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_path)
    model.to(device)
    model.eval()
    return tokenizer, model, eod_id, sep_id, unk_id

模型加载函数，加载设备cuda，已经训练好的模型的路径
加载tokenizer 文件
结束特殊字符
分隔特殊字符
未知词特殊字符
加载模型
模型进入GPU
开启推理模式
返回参数

device_ids = 0
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICE"] = str(device_ids)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() and int(device_ids) >= 0 else "cpu")
tokenizer, model, eod_id, sep_id, unk_id = get_model(device, "model/zuowen_epoch40")

指定第一个显卡
设置确保 CUDA 设备的编号与 PCI 位置相匹配，使得 CUDA 设备的编号更加一致且可预测
通过设置为 str(device_ids)（在这个案例中为 ‘0’），指定了进程只能看到并使用编号为 0 的 GPU
有GPU用GPU作为加载设备，否则用CPU
调用get_model函数，加载模型

3 文本生成函数

对于给定的上文，生成下一个单词

def generate_next_token(input_ids,args):

    input_ids = input_ids[:, -200:]
    outputs = model(input_ids=input_ids)
    logits = outputs.logits
    next_token_logits = logits[0, -1, :]
    next_token_logits = next_token_logits / args.temperature
    next_token_logits[unk_id] = -float('Inf')
    filtered_logits = top_k_top_p_filtering(next_token_logits, top_k=args.top_k, top_p=args.top_p)
    next_token_id = torch.multinomial(F.softmax(filtered_logits, dim=-1), num_samples=1)
    return next_token_id

对输入进行一个截断操作，相当于对输入长度进行了限制
通过模型得到预测，得到输出，预测的一个词一个词进行预测的
得到预测的结果值
next_token_logits表示最后一个token的hidden_state对应的prediction_scores,也就是模型要预测的下一个token的概率
温度表示让结果生成具有多样性
设置预测的结果不可以未知字（词）的Token，防止出现异常的东西
通过top_k_top_p_filtering（）函数对预测结果进行筛选
通过预测值转换为概率，得到实际的Token ID
返回结果

每次都是通过这种方式预测出下一个词是什么

4 多文本生成函数

到这里就不止是预测下一个词了，要不断的预测

def predict_one_sample(model, tokenizer, device, args, title, context):
    title_ids = tokenizer.encode(title, add_special_tokens=False)
    context_ids = tokenizer.encode(context, add_special_tokens=False)
    input_ids = title_ids + [sep_id] + context_ids
    cur_len = len(input_ids)
    last_token_id = input_ids[-1]  
    input_ids = torch.tensor([input_ids], dtype=torch.long, device=device)
    while True:
        next_token_id = generate_next_token(input_ids,args)
        input_ids = torch.cat((input_ids, next_token_id.unsqueeze(0)), dim=1)
        cur_len += 1
        word = tokenizer.convert_ids_to_tokens(next_token_id.item())
        if cur_len >= args.generate_max_len and last_token_id == 8 and next_token_id == 3:
            break
        if cur_len >= args.generate_max_len and word in [".", "。", "！", "!", "?", "？", ",", "，"]:
            break
        if next_token_id == eod_id:
            break
    result = tokenizer.decode(input_ids.squeeze(0))
    content = result.split("<sep>")[1]  # 生成的最终内容
    return content