使用4090显卡部署 Qwen-14B-Chat-Int4

news2024/12/23 2:54:09

使用4090显卡部署 Qwen-14B-Chat-Int4

1. Qwen-Agent 概述
2. Github 地址
3. 创建虚拟环境
4. 安装依赖项
5. 快速使用
6. 启动 web 演示
7. 访问 Qwen

1. Qwen-Agent 概述

通义千问-14B（Qwen-14B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的140亿参数规模的模型。Qwen-14B是基于Transformer的大语言模型, 在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时，在Qwen-14B的基础上，我们使用对齐机制打造了基于大语言模型的AI助手Qwen-14B-Chat。本仓库为Qwen-14B-Chat的仓库。

2. Github 地址

https://github.com/QwenLM/Qwen

3. 创建虚拟环境

创建虚拟环境，

conda create -n qwen-14b-chat python=3.10 -y
conda activate qwen-14b-chat

安装 pytorch，

pip install torch==2.0.0+cu118 torchvision==0.15.1+cu118 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

4. 安装依赖项

安装 modelscope，

pip install modelscope>=1.9.1

安装 tiktoken，

pip install tiktoken

安装 transformers_stream_generator，

pip install transformers_stream_generator

安装 auto-gptq 和 optimum，

(可选)另外，推荐安装flash-attention库，以实现更高的效率和更低的显存占用。

pip install packaging
pip uninstall -y ninja && pip install ninja

git clone https://github.com/Dao-AILab/flash-attention; cd flash-attention
# 20231006 时点最新是 flash-attn-2.3.1.post1 版本
pip install flash-attn --no-build-isolation
# 下方安装可选，安装可能比较缓慢。
pip install csrc/layer_norm
pip install csrc/rotary

refer:

https://github.com/Dao-AILab/flash-attention
https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/csrc/layer_norm

5. 快速使用

下面我们展示了一个使用 Qwen-14B-Chat-Int4 模型，进行多轮对话交互的样例，

git clone https://github.com/QwenLM/Qwen.git; cd Qwen

python cli_demo.py -c

cat << EOF > quick_demo.py
from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, snapshot_download
from modelscope import GenerationConfig

model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen-14B-Chat-Int4', revision='v1.0.4')

# Note: The default behavior now has injection attack prevention off.
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True)

# use bf16
# model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map="auto", trust_remote_code=True, bf16=True).eval()
# use cpu only
# model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map="cpu", trust_remote_code=True).eval()
# use auto mode, automatically select precision based on the device.
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map="auto", trust_remote_code=True).eval()

# Specify hyperparameters for generation
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True) # 可指定不同的生成长度、top_p等相关超参

# 第一轮对话 1st dialogue turn
response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=None)
print(response)
# 你好！很高兴为你提供帮助。

# 第二轮对话 2nd dialogue turn
response, history = model.chat(tokenizer, "给我讲一个年轻人奋斗创业最终取得成功的故事。", history=history)
print(response)
# 这是一个关于一个年轻人奋斗创业最终取得成功的故事。
# 故事的主人公叫李明，他来自一个普通的家庭，父母都是普通的工人。从小，李明就立下了一个目标：要成为一名成功的企业家。
# 为了实现这个目标，李明勤奋学习，考上了大学。在大学期间，他积极参加各种创业比赛，获得了不少奖项。他还利用课余时间去实习，积累了宝贵的经验。
# 毕业后，李明决定开始自己的创业之路。他开始寻找投资机会，但多次都被拒绝了。然而，他并没有放弃。他继续努力，不断改进自己的创业计划，并寻找新的投资机会。
# 最终，李明成功地获得了一笔投资，开始了自己的创业之路。他成立了一家科技公司，专注于开发新型软件。在他的领导下，公司迅速发展起来，成为了一家成功的科技企业。
# 李明的成功并不是偶然的。他勤奋、坚韧、勇于冒险，不断学习和改进自己。他的成功也证明了，只要努力奋斗，任何人都有可能取得成功。

# 第三轮对话 3rd dialogue turn
response, history = model.chat(tokenizer, "给这个故事起一个标题", history=history)
print(response)
# 《奋斗创业：一个年轻人的成功之路》
EOF

python quick_demo.py

输出结果如下，

在这里插入图片描述

6. 启动 web 演示

安装依赖，

pip install gradio mdtex2html

修改 web_demo.py，

vi web_demo.py

--- 修改1
#from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, snapshot_download
#from transformers.generation import GenerationConfig


# DEFAULT_CKPT_PATH = 'Qwen/Qwen-7B-Chat'

from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from modelscope import GenerationConfig


DEFAULT_CKPT_PATH = 'Qwen/Qwen-14B-Chat-Int4'
---

--- 修改2
    model_dir = snapshot_download(args.checkpoint_path, revision='v1.0.4')
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
        # args.checkpoint_path, trust_remote_code=True, resume_download=True,
        model_dir, trust_remote_code=True, resume_download=True,
    )
---

--- 修改3
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        # args.checkpoint_path,
        model_dir,
        device_map=device_map,
        trust_remote_code=True,
        resume_download=True,
    ).eval()
---

--- 修改4
    config = GenerationConfig.from_pretrained(
        # args.checkpoint_path, trust_remote_code=True, resume_download=True,
        model_dir, trust_remote_code=True, resume_download=True,
    )
---

启动模型服务，通过 -c 参数指定模型版本，