大模型模型部署和暴露接口

rui锐rui2025-06-10 8:36

创建环境

激活案件

安装相关依赖

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conda create -n fastApi python=3.10
conda activate fastApi
conda install -c conda-forge fastapi uvicorn transformers pytorch
pip install safetensors sentencepiece protobuf

新建文件夹

复制代码

mkdir App
cd App
touch main.py

复制代码main.py

复制代码

from fastapi import FastAPI
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

app = FastAPI()

# 模型路径
model_path = "/root/autodl-tmp/Models/deepseek-r1-1.5b-merged"

# 加载 tokenizer （分词器）
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)

# 加载模型并移动到可用设备（GPU/CPU）
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path).to(device)

@app.get("/generate")
async def generate_text(prompt: str):
    # 使用 tokenizer 编码输入的 prompt
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device)
    
    # 使用模型生成文本
    outputs = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=150)
    
    # 解码生成的输出
    generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    
    return {"generated_text": generated_text}

运行app.py文件

复制代码

uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0

可能报错，升级 huggingface-hub，运行以下命令升级到兼容版本

复制代码

pip install --upgrade huggingface-hub
uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0

浏览器打开

复制代码

http://localhost:8000/docs

后端接口

然后就是做一个网站调用大模型接口，类似如下

前端项目：https://github.com/huangyf2013320506/magic_conch_frontend.git

复制代码

npm instal1
npm run dev

后端项目：https://github.com/huangyf2013320506/magic_conch_backend.git

记得把jdk改一下，之前一直用的是1.8

把网址改成"http://127.0.0.1:5173"，因为前端网址是这

编译一下

然后运行启动就行，注意要在在MagicconchBackendApplication.java 类中启动