codellama_lmdeploy对话问答模型

qq_27815483

2288人浏览 · 2024-09-27 06:30:00

qq_27815483 · 2024-09-27 06:30:00 发布

CodeLlama

论文

https://arxiv.org/pdf/2302.13971.pdf

模型结构

Code Llama 是基于LLAMA预训练和微调的生成文本模型，支持很多种编程语言，包括 Python, C++, Java, PHP, Typescript (Javascript), C#, Bash 等等。具备代码续写、代码填空、对话、python专项等 4 种能力。

LLAMA网络基于 Transformer 架构。提出了各种改进，并用于不同的模型，例如 PaLM。以下是与原始架构的主要区别：预归一化。为了提高训练稳定性，对每个transformer 子层的输入进行归一化，而不是对输出进行归一化。使用 RMSNorm 归一化函数。 SwiGLU 激活函数 [PaLM]。使用 SwiGLU 激活函数替换 ReLU 非线性以提高性能。使用 2 /3 4d 的维度而不是 PaLM 中的 4d。旋转嵌入。移除了绝对位置嵌入，而是添加了旋转位置嵌入 (RoPE)，在网络的每一层。

算法原理

Code Llama 是一组预训练和微调的生成文本模型，其规模从 7 亿到 34 亿个参数不等。

环境配置

提供光源拉取推理的docker镜像：

docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.10
# <Host Path>主机端路径
# <Container Path>容器映射路径
docker run -it --name codellama --shm-size=1024G  --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined --ulimit memlock=-1:-1 --ipc=host --network host --group-add video -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro -v <Host Path>:<Container Path> <Image ID> /bin/bash

cd lmdeploy
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

source /opt/dtk/cuda/env.sh

推理

源码编译安装

# 若使用光源的镜像，可以跳过源码编译安装，镜像里面安装好了lmdeploy。
git clone http://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/codellama_lmdeploy.git
cd codellama_lmdeploy
git submodule init && git submodule update
cd lmdeploy
mkdir build && cd build
sh ../generate.sh
make -j 32
make install
cd .. && python3 setup.py install

模型下载

它在 HuggingFace 上发布了基座模型，Python模型和指令微调模型：

基座模型	Python微调模型	指令模型
codellama/CodeLlama-7b-hf	codellama/CodeLlama-7b-Python-hf	codellama/CodeLlama-7b-Instruct-hf
codellama/CodeLlama-13b-hf	codellama/CodeLlama-13b-Python-hf	codellama/CodeLlama-13b-Instruct-hf
codellama/CodeLlama-34b-hf	codellama/CodeLlama-34b-Python-hf	codellama/CodeLlama-34b-Instruct-hf

模型在SCNet上的快速下载链接：

基座模型	Python微调模型	指令模型
codellama/CodeLlama-7b-hf	codellama/CodeLlama-7b-Python-hf	codellama/CodeLlama-7b-Instruct-hf
codellama/CodeLlama-13b-hf	codellama/CodeLlama-13b-Python-hf	codellama/CodeLlama-13b-Instruct-hf
codellama/CodeLlama-34b-hf	codellama/CodeLlama-34b-Python-hf	codellama/CodeLlama-34b-Instruct-hf

模型和能力的对应关系为：

模型	代码续写	代码填空	对话	Python专项
基座模型	Y	Y(7B,13B), N(34B)	N	N
Python微调模型	Y	N	N	Y
指令微调模型	Y	Y(7B,13B), N(34B)	Y	N

运行

接下来，可参考如下章节，在控制台与 codellama 进行交互式对话。

注意:

transformers最低要求 v4.33.0
lmdeploy.turbomind.chat 支持把代码块拷贝到控制台，结束输出的方式为回车，再输入"!!"，再回车。其他非 codellama 模型，仍然是两次回车结束输入。

代码续写

lmdeploy chat turbomind ./workspace --cap completion
./workspace:模型路径

代码填空

lmdeploy chat turbomind ./workspace --cap infilling
./workspace:模型路径

输入的代码块中要包含 <FILL>，比如：

def remove_non_ascii(s: str) -> str:
    """ <FILL>
    return result

turbomind.chat 输出的代码即是要填到 <FILL> 中的内容

对话

lmdeploy chat turbomind ./workspace --cap chat
./workspace:模型路径

Python 专项

lmdeploy chat turbomind ./workspace --cap python
./workspace:模型路径

建议这里部署 Python 微调模型

服务

目前，server 支持的是对话功能，其余功能后续再加上。

启动 sever 的方式是：

# --tp: 在 tensor parallel时，使用的GPU数量
lmdeploy serve api_server ./workspace --server-name 0.0.0.0 --server-port ${server_port} --tp 1

打开 http://{server_ip}:{server_port}，即可访问 swagger，查阅 RESTful API 的详细信息。

你可以用命令行，在控制台与 server 通信（在新启的命令行页面下执行）：

# restful_api_url 就是 api_server 产生的，比如 http://localhost:23333
lmdeploy serve api_client restful_api_url

或者，启动 gradio，在 webui 的聊天对话框中，与 codellama 交流：

# restful_api_url 就是 api_server 产生的，比如 http://localhost:23333
# server_ip 和 server_port 是用来提供 gradio ui 访问服务的
# 例子: lmdeploy serve gradio http://localhost:23333 --server-name localhost --server-port 6006
# 	    --server_port要和restful_api_url的端口不一样。
lmdeploy serve gradio restful_api_url --server-name ${server_ip} --server-port ${server_port}

注意：如果打不开网页，则按照一下办法调整
从https://github.com/bumblebeeMMa/DownLoad_frpc_linux_amd64 下载frpc_linux_amd64文件；
本地改名为frpc_linux_amd64_v0.2
上传到gradio安装路径下面，gradio安装包路径可以使用如下方法找到，在终端输入下面语句：
python
import gradio
gradio

关于 RESTful API的详细介绍，请参考这份文档。