仅学习-用GPU云主机搭建AI大语言模型并用Flask封装成API，实现用户与模型对话

第一步：配置GPU云主机

GPU 云主机（GPU Cloud Virtual Machine ）是提供 GPU 算力的弹性计算服务，具有超强的并行计算能力，在深度学习、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景被广泛使用。GPU驱动，提供大量的GPU内存和强悍的计算性能，非常适合运行深度学习应用程序。

相对于实体卡，一张售价一般都是几万左右，而GPU云主机费用门槛很低，按时计费，一小时才十几元，可以根据自己的需求调配。

本次选取的是P40卡： https://www.jdcloud.com/cn/calculator/calHost

系统环境：Ubuntu 20.04 64位

第二步：在云主机搭建Jupyterlab开发环境

按照顺序，下载Anaconda包需要在终端里执行以下命令：

mkdir anaconda # 创建文件夹
cd anaconda # 进入文件夹
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh # 下载安装包
bash Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh # 安装

接下来是环境配置，请按顺序操作：

cd /root/anaconda3/bin
vim ~/.bashrc

在.bashrc下添加以下内容：#Anaconda
export PATH="/root/anaconda3/bin:$PATH"

然后退出编辑

source ~/.bashrc


conda create -n jabari python=3.8  安装python3.8版本
# 创建环境
jupyter lab --generate-config

# 生成配置文件

Writing default config to: /root/.jupyter/jupyter_lab_config.py

[root@lavm-ba6po1r9fh bin]# vim /root/.jupyter/jupyter_lab_config.py

# 编辑配置文件

c.ServerApp.ip = '*' # 设置访问的IP地址

c.ServerApp.open_browser = False  

# 不自动打开浏览器

c.ServerApp.port = 6888   #（自己可以自己设置端口，这里设置了6888）

# ServerApp的端口号

c.MappingKernelManager.root_dir = '/root/jupyter_run' 

# 设置Jupyter Notebook的根文件夹

c.ServerApp.allow_remote_access = True 

# 允许远程访问

c.ServerApp.password = '' 

# 不设置登录密码

c.ServerApp.allow_origin='*' 

# 允许任何来源的请求

c.ServerApp.password_required = False 

# 不需要密码

c.ServerApp.token = ''

# 不设置验证token

接下来，jupyter lab --allow-root # 启动JupyterLab

之后，在本地浏览器输入"服务器ip:端口号"访问即可：

也可以安装汉化软件：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jupyterlab-language-pack-zh-CN

第三步、重点来了：开始安装ChatGLM语言模型

https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b

ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGLM 相同的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。

软件环境依赖

pip install protobuf==3.20.0 transformers==4.27.1 icetk cpm_kernels

代码

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()
response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
print(response)
response, history = model.chat(tokenizer, "晚上睡不着应该怎么办", history=history)
print(response)

最终会提示

这里需要安装显卡驱动同时还要安装nvidia-cuda-toolkit

NVIDIA CUDA Toolkit 提供了一个开发环境，用于创建高性能 GPU 加速应用程序。

apt install nvidia-cuda-toolkit

再次运行，已经ok了，出现模型回复内容

在Ubuntu命令行输入nvidia-smi 也看下显卡类型：

第四步：用Flask输出模型API

app.py的代码如下：

from gevent import pywsgi
from flask import Flask
from flask_restful import Resource, Api, reqparse
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
from flask_cors import CORS

app = Flask(__name__)
CORS(app, resources={r"/api/*": {"origins": "*"}})
api = Api(app)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()

parser = reqparse.RequestParser()
parser.add_argument('inputs', type=str, help='Inputs for chat')
parser.add_argument('history', type=str, action='append', help='Chat history')

class Chat(Resource):
    def post(self):
        args = parser.parse_args()
        inputs = args['inputs']
        history = args['history'] or []

        response, new_history = model.chat(tokenizer, inputs, history)
        return {'response': response, 'new_history': new_history}

api.add_resource(Chat, '/api/chat')
if __name__ == '__main__':
    server = pywsgi.WSGIServer(('0.0.0.0', 80), app)
    server.serve_forever()

最后在Terminal 里执行python 目录地址/app.py

客户端，开发者可以通过API来获取数据：