开源模型应用落地-glm模型小试-glm-4-9b-chat-批量推理（二）

一、前言

GLM-4是智谱AI团队于2024年1月16日发布的基座大模型，旨在自动理解和规划用户的复杂指令，并能调用网页浏览器。其功能包括数据分析、图表创建、PPT生成等，支持128K的上下文窗口，使其在长文本处理和精度召回方面表现优异，且在中文对齐能力上超过GPT-4。与之前的GLM系列产品相比，GLM-4在各项性能上提高了60%，并且在指令跟随和多模态功能上有显著强化，适合于多种应用场景。尽管在某些领域仍逊于国际一流模型，GLM-4的中文处理能力使其在国内大模型中占据领先地位。该模型的研发历程自2020年始，经过多次迭代和改进，最终构建出这一高性能的AI系统。

在前一篇开源模型应用落地-glm模型小试-glm-4-9b-chat-快速体验（一）已经掌握了glm-4-9b-chat的基本入门，本篇将介绍如何进行批量推理。

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二、术语

**2.1.**GLM-4-9B

是智谱 AI 推出的一个开源预训练模型，属于 GLM-4 系列。它于 2024 年 6 月 6 日发布，专为满足高效能语言理解和生成任务而设计，并支持最高 1M（约两百万字）的上下文输入。该模型拥有更强的基础能力，支持26种语言，并且在多模态能力上首次实现了显著进展。

GLM-4-9B的基础能力包括：

• 中英文综合性能提升 40%，在特别的中文对齐能力、指令遵从和工程代码等任务中显著增强

• 较 Llama 3 8B 的性能提升，尤其在数学问题解决和代码编写等复杂任务中表现优越

• 增强的函数调用能力，提升了 40% 的性能

• 支持多轮对话，还支持网页浏览、代码执行、自定义工具调用等高级功能，能够快速处理大量信息并给出高质量的回答

**2.2.**GLM-4-9B-Chat

是智谱 AI 在 GLM-4-9B 系列中推出的对话版本模型。它设计用于处理多轮对话，并具有一些高级功能，使其在自然语言处理任务中更加高效和灵活。

**2.3.**推量推理

是指在一次模型推理过程中同时处理多个输入样本，而不是逐个处理。通过这种方式，可以充分利用计算资源，提高处理效率，降低延迟。

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三、前置条件

3.1.基础环境及前置条件

1. 操作系统：centos7

2. NVIDIA Tesla V100 32GB CUDA Version: 12.2

3.最低硬件要求

3.2.下载模型

huggingface：

https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat/tree/main

ModelScope：

魔搭社区

使用git-lfs方式下载示例：

3.3.创建虚拟环境

conda create --name glm4 python=3.10
conda activate glm4

3.4.安装依赖库

pip install torch>=2.5.0
pip install torchvision>=0.20.0
pip install transformers>=4.46.0
pip install huggingface-hub>=0.25.1
pip install sentencepiece>=0.2.0
pip install jinja2>=3.1.4
pip install pydantic>=2.9.2
pip install timm>=1.0.9
pip install tiktoken>=0.7.0
pip install numpy==1.26.4 
pip install accelerate>=1.0.1
pip install sentence_transformers>=3.1.1
pip install gradio==4.44.1
pip install openai>=1.51.0
pip install einops>=0.8.0
pip install pillow>=10.4.0
pip install sse-starlette>=2.1.3
pip install bitsandbytes>=0.43.3

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四、技术实现

4.1.批量推理

# -*- coding: utf-8 -*-
from typing import Union

import torch
from transformers import AutoTokenizer, LogitsProcessorList, AutoModelForCausalLM

modelPath = "/data/model/glm-4-9b-chat"

def loadTokenizer():
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(modelPath, trust_remote_code=True)
    return tokenizer

def loadModel():
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        modelPath,
        torch_dtype=torch.float16,
        trust_remote_code=True,
        device_map="auto").eval()
    return model

def process_model_outputs(inputs, outputs, tokenizer):
    responses = []
    for input_ids, output_ids in zip(inputs.input_ids, outputs):
        response = tokenizer.decode(output_ids[len(input_ids):], skip_special_tokens=True).strip()
        responses.append(response)
    return responses

def batch(
        model,
        tokenizer,
        messages: Union[str, list[str]],
        max_input_tokens: int = 8192,
        max_new_tokens: int = 8192,
        num_beams: int = 1,
        do_sample: bool = True,
        top_p: float = 0.8,
        temperature: float = 0.8,
        logits_processor=None,
):
    if logits_processor is None:
        logits_processor = LogitsProcessorList()
    messages = [messages] if isinstance(messages, str) else messages
    batched_inputs = tokenizer(
        messages,
        return_tensors="pt",
        padding="max_length",
        truncation=True,
        max_length=max_input_tokens).to(model.device)

    gen_kwargs = {
        "max_new_tokens": max_new_tokens,
        "num_beams": num_beams,
        "do_sample": do_sample,
        "top_p": top_p,
        "temperature": temperature,
        "logits_processor": logits_processor,
        "eos_token_id": model.config.eos_token_id
    }
    batched_outputs = model.generate(**batched_inputs, **gen_kwargs)
    batched_response = process_model_outputs(batched_inputs, batched_outputs, tokenizer)
    return batched_response


if __name__ == "__main__":

    batch_message = [
        [
            {"role": "system", "content": "你是一位专业的导游"},
            {"role": "user", "content": "请推荐一些广州的特色景点？"}
        ],
        [
            {"role": "system", "content": "你是一位专业的算命先生"},
            {"role": "user", "content": "请给我儿子取一个名字？"}
        ],
        [
            {"role": "system", "content": "你是一位专业的数学老师"},
            {"role": "user", "content": "请解这道计算题：3.1*9.9+10.1=？"}
        ]
    ]

    tokenizer = loadTokenizer()
    model = loadModel()
    
    batch_inputs = []
    max_input_tokens = 1024
    for i, messages in enumerate(batch_message):
        new_batch_input = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, tokenize=False)
        max_input_tokens = max(max_input_tokens, len(new_batch_input))
        batch_inputs.append(new_batch_input)
        
    gen_kwargs = {
        "max_input_tokens": max_input_tokens,
        "max_new_tokens": 8192,
        "do_sample": True,
        "top_p": 0.9,
        "temperature": 0.6,
        "num_beams": 1,
    }

    batch_responses = batch(model, tokenizer, batch_inputs, **gen_kwargs)
    for response in batch_responses:
        print("-" * 30)
        print(response)

调用结果：

(glm4) [root@gpu test]# python -u glm4_9b_chat_test.py 
Loading checkpoint shards: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 10/10 [00:10<00:00,  1.01s/it]
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当然可以！广州作为我国历史文化名城，拥有众多特色景点。以下是广州的一些著名景点推荐：

1. **广州塔（小蛮腰）**：广州的地标性建筑，可以登塔观光，俯瞰整个广州城市风貌。

2. **白云山**：广州市内著名的风景区，有多个登山步道和观景台，是徒步和休闲的好去处。

3. **广州动物园**：位于越秀山内，是中国最早建立的动物园之一，拥有丰富的动物种类。

4. **陈家祠**：位于荔湾区，是一座具有岭南特色的传统建筑，是了解岭南建筑风格的好地方。

5. **长隆旅游度假区**：包括长隆野生动物世界、长隆水上乐园、长隆国际大马戏等多个主题公园，适合家庭游玩。

6. **珠江夜游**：乘坐游船夜游珠江，欣赏两岸的夜景，感受广州的繁华。

7. **广州博物馆**：位于越秀山内，可以了解广州的历史文化。

8. **广州起义纪念馆**：纪念1927年广州起义，了解这段历史。

9. **南越王墓博物馆**：位于越秀山，是西汉南越王赵眜的陵墓，是研究岭南地区古代文化的宝贵资料。

10. **上下九步行街**：广州著名的购物街，汇集了各种小吃和购物场所，是体验广州传统商业文化的好地方。

这些景点各有特色，可以让您全面了解广州的历史、文化和现代风貌。希望您在广州的旅行愉快！
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当然可以。根据中国传统命名文化，我为您的儿子取名为"瑞宇"。其中，"瑞"字寓意吉祥如意，好运连连；"宇"字则代表宇宙、广阔，希望您的儿子能够胸怀宽广，前程似锦。这个名字既富有文化内涵，又充满美好祝愿。
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好的，我们来解这个计算题。

首先计算乘法部分：
3.1 * 9.9 = 30.69

然后将乘法的结果加上10.1：
30.69 + 10.1 = 40.79

所以，3.1 * 9.9 + 10.1 的结果是 40.79。

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五、附带说明

5.1.问题一： undefined symbol: __nvJitLinkComplete_12_4, version libnvJitLink.so.12

解决：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/miniconda3/envs/glm4/lib/python3.10/site-packages/nvidia/nvjitlink/lib:$LD_LIBRARY_PATH