Llama 3.1模型API部署调用

为了将Llama 3.1模型的能力发布分享给其他用户，我们采用FastAPI框架来发布一个API服务。FastAPI是一个现代、快速（高性能）的Web框架，用于构建API与Python类型提示的强大组合。它使得设计、构建、测试和部署API变得简单快捷。

首先，我们创建了一个名为fastapi-test.py的文件，这个文件将包含启动和运行我们的API服务所必需的代码。

1、代码准备

from fastapi import FastAPI, Request
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
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/autodl-tmp/LLM-Research/Meta-Llama-3___1-8B-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6006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=6006, workers=1)  # 在指定端口和主机上启动应用

2、启动API服务

在终端输入以下命令启动api服务：

python fastapi-test.py

加载完毕后出现如下信息说明成功。

3、curl命令调用API

默认部署在 6006 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://127.0.0.1:6006" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"prompt": "什么是AI大模型？"}'

输出：

{"response":"AI大模型（Large Language Model, LLM）是一种基于深度学习的计算机模型，它能够处理和理解自然语言的能力。它可以理解和生成人类语言的不同方面，如语法、语义、语调等。","status":200,"time":"2024-07-30 10:37:36"}

4、python代码调用API

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://127.0.0.1:6006', headers=headers, data=json.dumps(data))
return response.json()['response']
get_completion('什么是机器学习？')

得到的返回值如下所示：

`'机器学习是一种人工智能的分支，研究如何让计算机能够通过数据和经验学习和改进其性能。它涉及使用算法和统计模型来分析数据，自动化决策和预测任务。'`

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文章最后

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