Qwen2.5-7B-Instruct FastApi 部署调用
环境准备
本文基础环境如下：
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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。
首先 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://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple
pip install requests==2.31.0
pip install fastapi==0.115.1
pip install uvicorn==0.30.6
pip install transformers==4.44.2
pip install huggingface-hub==0.25.0
pip install accelerate==0.34.2
pip install modelscope==1.18.0
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。
新建 model_download.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后请及时保存文件，如下图所示。并运行 python model_download.py 执行下载，模型大小为 15GB，下载模型大概需要 5 分钟。
import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os
model_dir = snapshot_download('qwen/Qwen2.5-7B-Instruct', cache_dir='/root/llm-weights', revision='master')
注意：记得修改
cache_dir为你的模型下载路径哦~
代码准备
新建 api.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后请及时保存文件。以下代码有很详细的注释
from fastapi import FastAPI, Request
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig
import uvicorn
import json
import datetime
import torch
# 设置设备参数
DEVICE = "cuda" # 使用CUDA
DEVICE_ID = "0" # CUDA设备ID，如果未设置则为空
CUDA_DEVICE = f"{DEVICE}:{DEVICE_ID}" if DEVICE_ID else DEVICE # 组合CUDA设备信息
# 清理GPU内存函数
def torch_gc():
if torch.cuda.is_available(): # 检查是否可用CUDA
with torch.cuda.device(CUDA_DEVICE): # 指定CUDA设备
torch.cuda.empty_cache() # 清空CUDA缓存
torch.cuda.ipc_collect() # 收集CUDA内存碎片
# 创建FastAPI应用
app = FastAPI()
# 处理POST请求的端点
@app.post("/")
async def create_item(request: Request):
global model, tokenizer # 声明全局变量以便在函数内部使用模型和分词器
json_post_raw = await request.json() # 获取POST请求的JSON数据
json_post = json.dumps(json_post_raw) # 将JSON数据转换为字符串
json_post_list = json.loads(json_post) # 将字符串转换为Python对象
prompt = json_post_list.get('prompt') # 获取请求中的提示
messages = [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": prompt}
]
# 调用模型进行对话生成
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(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=512)
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]
now = datetime.datetime.now() # 获取当前时间
time = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") # 格式化时间为字符串
# 构建响应JSON
answer = {
"response": response,
"status": 200,
"time": time
}
# 构建日志信息
log = "[" + time + "] " + '", prompt:"' + prompt + '", response:"' + repr(response) + '"'
print(log) # 打印日志
torch_gc() # 执行GPU内存清理
return answer # 返回响应
# 主函数入口
if __name__ == '__main__':
# 加载预训练的分词器和模型
model_name_or_path = '/root/llm-weights/qwen/Qwen2___5-7B-Instruct'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, use_fast=False)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16)
# 启动FastAPI应用
# 用8848端口可以将autodl的端口映射到本地，从而在本地使用api
uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8848, workers=1) # 在指定端口和主机上启动应用
注意：记得修改
model_name_or_path为你的模型下载路径哦~
Api 部署
在终端输入以下命令启动api服务：
python api.py
加载完毕后出现如下信息说明成功。
默认部署在 8848端口，通过 POST 方法进行调用，可以使用 curl 调用，如下所示：
curl -X POST "http://127.0.0.1:8848" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"prompt": "你好，北京的景点一日游，给我列出一个旅游规划"}'
也可以使用 python 中的 requests 库进行调用，如下所示：
import requests
import json
def get_completion(prompt):
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
data = {"prompt": prompt}
response = requests.post(url='http://127.0.0.1:8848', headers=headers, data=json.dumps(data))
return response.json()['response']
if __name__ == '__main__':
print(get_completion('你好，北京的景点一日游，给我列出一个旅游规划'))
得到的返回值如下所示：
