ChatGLM对话模型基本环境配置和部署请参考上一篇博文《ChatGPT平替-ChatGLM环境搭建与部署运行》,地址为“https://www.atool.online/article/283295.htm”。但是,默认部署程序仅支持单用户访问,多用户则需要排队访问。测试过相关的几个Github多用户工程,但是其中一些仍然不满足要求。本节将系统介绍如何实现多用户同时访问ChatGLM的部署接口,包括http、websocket(流式输出,stream)和web页面等方式,主要目录如下所示。
(1)api.py http多用户并行
(2)api.py websocket多用户并行(流式输出,stream)
(3)web_demo.py多用户并行
本节所涉及程序可根据文中描述自行编写或替换,也可在“https://download.csdn.net/download/suiyingy/87742178”进行下载,文中所有程序均在其中。
1 api.py http多用户并行
1.1 fastapi并行
ChatGLM-6B工程的api.py是基于fastapi编写的http post服务程序。具体介绍及调用方式请参考上一篇博文。运行程序后,当多用户同时调用该http接口时,程序需要排队执行,即当前用户指令需要等待上一用户获取结果完成之后才进行执行。
实现接口并行的关键在于去除create_item的async,相应程序如下所示,该函数段由RdFast小程序自动生成。我们可以根据如下描述编写程序,也可前往“https://download.csdn.net/download/suiyingy/87742178”进行下载,对应下载后的api_http_one_worker.py文件。
#该函数段由RdFast小程序自动生成 from pydantic import BaseModel class User(BaseModel): prompt: str history: list @app.post("/http/noasync") def create_item(request: User): global model, tokenizer json_post_raw = request.dict() json_post = json.dumps(json_post_raw) json_post_list = json.loads(json_post) prompt = json_post_list.get('prompt') history = json_post_list.get('history') max_length = json_post_list.get('max_length') top_p = json_post_list.get('top_p') temperature = json_post_list.get('temperature') response, history = model.chat(tokenizer, prompt, history=history, max_length=max_length if max_length else 2048, top_p=top_p if top_p else 0.7, temperature=temperature if temperature else 0.95) now = datetime.datetime.now() time = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") answer = { "response": response, "history": history, "status": 200, "time": time } log = "[" + time + "] " + '", prompt:"' + prompt + '", response:"' + repr(response) + '"' print(log) torch_gc()
我们通过输入“你好”来进行测试,并模拟三个用户进行同时访问。修改之前三个用户获取返回结果所需时间分别为2.08s、4.05s和6.02s,而修改之后获取结果所需时间分别为6.73s、6.78和6.88s。修改前程序顺序执行,最后一个用户获取结果所需时间为6.02s。修改后程序是并行执行的,三个用户几乎同时获得访问结果。
由于模型参数在多个线程之间是共享的,且多线程状态下程序会交替运行,因此多线程状态下获取结果的总时间反而增加了。因此,这种修改并不适合http模式,比较适合于websocket流式输出。模拟多用户调用的测试程序如下所示。
import json import time import requests import threading def get_ans(id, prompt): t0 = time.time() headers = {'Content-Type': 'application/json'} url = 'http://IP:Port/http/noasync' data = {'prompt': prompt, 'history': []} data = json.dumps(data) reponse = requests.post(url=url, data=data, headers=headers) print(id, '耗时为:', round(time.time() - t0, 2), 's,结果为:', reponse .text) if __name__ == '__main__': t1 = threading.Thread(target=get_ans, args=('线程1', '你好')) t2 = threading.Thread(target=get_ans, args=('线程2', '你好')) t3 = threading.Thread(target=get_ans, args=('线程3', '你好')) t1.start() t2.start() t3.start()
1.2 fastapi多线程并行
fastapi多线程通过启动参数workers来进行控制。如果程序直接将api.py中的workers设置为大于1的数值,即“uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000, workers=2)”,那么会报错“WARNING: You must pass the application as an import string to enable 'reload' or 'workers'.”,报错后程序退出并停止执行。正确修改为“uvicorn.run('api:app', host='0.0.0.0', port=8000, workers=2)”,其中api表示当前python文件名称。
这相当于各个线程分别运行api.py文件的app,运行次数由workers决定。从这里可以看到,程序并不能识别’__main__’函数中的变量,因此要把模型定义放在全局位置,如下所示,否则会报错误“NameError: name 'model' is not defined”。
app = FastAPI() tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chatglm-6b-int4-qe", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("chatglm-6b-int4-qe", trust_remote_code=True).half().cuda() model.eval()
在多线程情况下,类似上一节,无论是否使用asnc,程序运行时间基本一致。但是,基本显存会随着线程数量增多而增加。实际运行时,单个线程应需要10GB左右显存,包括模型加载和推理。各个线程数量下的模型加载显存如下所示。而1.1节的方法中单个线程仅需要3939MB。
Workers=1, 7329MB
Workers=2, 17875MB
Workers=3, 24843MB
Workers=4, 31811MB
Workers=5, 38779MB
我们可以根据上述描述编写程序,也可前往“https://download.csdn.net/download/suiyingy/87742178”进行下载,对应下载后的api_http_three_worker.py文件。
2 api.py websocket多用户并行
Fastapi websocket的创建方法如下所示,该示例程序来源于RdFast小程序自动生成。
#该示例程序来源于RdFast小程序自动生成。 from fastapi import FastAPI, WebSocket, WebSocketDisconnect app = FastAPI() connected_websockets = {} @app.websocket("/ws/{client_id}") async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket, client_id: str): await websocket.accept() connected_websockets[client_id] = websocket try: while True: # 接收客户端websocket发送过来的信息 data = await websocket.receive_text() # 将接收到的信息通过所有已连接的websocket广播给其他客户端 for ws in connected_websockets.values(): await ws.send_text(f"Client {client_id}: {data}") except WebSocketDisconnect: # 连接断开时,从已连接的客户端中移除 del connected_websockets[client_id]
将上述程序与ChatGLM结合即可实现ChatGLM的websocket api接口。示例程序如下所示:
@app.websocket("/ws/{client_id}") async def websocket_endpoint(ws: WebSocket, client_id: str): await ws.accept() print('已连接') try: while True: # 接收客户端websocket发送过来的信息 data = await ws.receive_text() print('收到消息:', data) resp0 = '' for response, history in model.stream_chat(tokenizer, data, [], max_length= 2048,top_p= 0.7, temperature= 0.95): print('response:', response) res = response.replace(resp0, '') resp0 = response await ws.send_text(res) await ws.send_text('<rdfast stop>')#自定义结束符 except WebSocketDisconnect: print('连接已断开')
我们可以根据上述描述编写程序,也可前往“https://download.csdn.net/download/suiyingy/87742178”进行下载,对应下载后的api_http_one_worker.py文件。Websocket测试程序如下所示。
from websocket import create_connection def connect_node(ques): ans = '' url = "ws://IP:Port/ws/2" ws = create_connection(url) ws.send(ques) while True: try: recv_text = ws.recv() print(recv_text) if '<rdfast stop>' in recv_text: print('break') break ans += recv_text except Exception as e: print('except: ', str(e)) recv_text = ws.recv() break print(ans) ws.close() connect_node('你好')
类似http接口,使用async时多用户调用websocket将排队获取结果。此时,程序去除async之后无法获取结果。使用1.2中多线程启动方式则可以实现多用户同时获得结果,程序基本一致,也可参考“https://download.csdn.net/download/suiyingy/87742178”的api_http_three_worker.py。
另外,不同的python包所支持的工作方式不同。例如,websocket-server支持多用户同时调用websocket接口,安装方式为“pip install websocket-server”。运行程序时可能会出现错误提示“KeyError: 'upgrade'”,但这不影响结果获取。websocket-server ChatGLM相应程序见“https://download.csdn.net/download/suiyingy/87742178”的api_ws.py程序。
3 web_demo.py多用户并行
Web_demo.py默认状态下多用户会排队访问,使用下面命令启动时可同时获取结果。concurrency_count表示最多可同时获取结果的用户数,即并发数。max_size表示排队的数量,即最多允许多少个用户处于排队状态。使用时只需将web_demo.py的最后一行替换成如下启动方式即可。Web_demo2.py采用streamlit实现,默认支持多用户同时访问。
demo.queue( concurrency_count=5, max_size=500).launch(share=False, inbrowser=True, server_name="0.0.0.0", server_port=8000)
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