书生大模型实战营（第三期闯关大挑战）- 进阶岛 第六关 MindSearch CPU-only 版部署

news2024/9/21 10:55:35

0 项目介绍

书生大模型实战营三期进阶岛 增加了MindSearch 快速部署任务关卡。之前的任务是在彩蛋岛的任务，可能之前彩蛋岛的任务中用到了DuckDuckGoSearch 这个是国外网络才好访问，实际使用过程中需要通过一些魔法才能解决此任务。很多小伙伴卡在网络这块，所以训练营对次任务进行了改进，改成了使用 HuggingFace

space +硅基流动的 API Key的方式部署。本次任务带大家一起完成HuggingFace space 这种部署方式。

如果小伙伴对之前的部署方式感兴趣可以关注这篇文章

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系统huggingface space 体验地址

1 获取硅基流动 API Key

因为要使用硅基流动的 API Key，所以接下来便是注册并获取 API Key 了。

首先，我们打开 https://account.siliconflow.cn/login 来注册硅基流动的账号（如果注册过，则直接登录即可）。

在完成注册后，打开 https://cloud.siliconflow.cn/account/ak 来准备 API Key。首先创建新 API 密钥，然后点击密钥进行复制，以备后续使用。

[image

2 使用github

Codespaces

image-20240823221311221

进入Codespaces 浏览器会自动在新的页面打开一个web版的vscode

image-20240823221401282

然后我们新建一个目录用于存放 MindSearch 的相关代码，并把 MindSearch 仓库 clone 下来。在终端中运行下面的命令：

mkdir -p /workspaces/mindsearch
cd /workspaces/mindsearch
git clone https://github.com/InternLM/MindSearch.git
cd MindSearch && git checkout b832275 && cd ..

接下来，我们创建一个 conda 环境来安装相关依赖。

# 创建环境
conda create -n mindsearch python=3.10 -y
# 激活环境
conda activate mindsearch
source activate
# 安装依赖
pip install -r /workspaces/mindsearch/MindSearch/requirements.txt

3.启动 MindSearch

启动后端

由于硅基流动 API 的相关配置已经集成在了 MindSearch 中，所以我们可以直接执行下面的代码来启动 MindSearch 的后端

# 硅基流动 API Key
export SILICON_API_KEY=
conda activate mindsearch
cd /workspaces/mindsearch/MindSearch
python -m mindsearch.app --lang cn --model_format internlm_silicon --search_engine DuckDuckGoSearch

image-20240823223401930

看到以上画面服务已经启动完成。

启动前端

在后端启动完成后，我们打开新终端运行如下命令来启动 MindSearch 的前端。

conda activate mindsearch
cd /workspaces/mindsearch/MindSearch
python frontend/mindsearch_gradio.py

image-20240823233348375

我们打开gradio 自动创建的二级域名URL 地址https://6af4cab6a65b06dec6.gradio.live/

然后就可以即刻体验啦。

image-20240823233843831

使用硅基流动 API +无网络限制的DuckDuckGoSearch 搜索这样的AI 搜索还挺快的，哈哈。

4.部署到 HuggingFace Space

我们首先打开 https://huggingface.co/spaces ，并点击 Create new Space，如下图所示

image-20240823230741946

在输入 Space name 并选择 License 后，选择配置如下所示。

image-20240823231025510

点击 create space

然后，我们进入 Settings，配置硅基流动的 API Key。如下图所示

image-20240823231203792

选择 New secrets，name 一栏输入 SILICON_API_KEY，value 一栏输入你的 API Key 的内容。

image-20240823232547927

image-20240823232654848

最后，我们先新建一个目录，准备提交到 HuggingFace Space 的全部文件

# 创建新目录
mkdir -p /workspaces/mindsearch/mindsearch_deploy
# 准备复制文件
cd /workspaces/mindsearch
cp -r /workspaces/mindsearch/MindSearch/mindsearch /workspaces/mindsearch/mindsearch_deploy
cp /workspaces/mindsearch/MindSearch/requirements.txt /workspaces/mindsearch/mindsearch_deploy
# 创建 app.py 作为程序入口
touch /workspaces/mindsearch/mindsearch_deploy/app.py

其中，app.py 的内容如下：

import json
import os

import gradio as gr
import requests
from lagent.schema import AgentStatusCode

os.system("python -m mindsearch.app --lang cn --model_format internlm_silicon &")

PLANNER_HISTORY = []
SEARCHER_HISTORY = []


def rst_mem(history_planner: list, history_searcher: list):
    '''
    Reset the chatbot memory.
    '''
    history_planner = []
    history_searcher = []
    if PLANNER_HISTORY:
        PLANNER_HISTORY.clear()
    return history_planner, history_searcher


def format_response(gr_history, agent_return):
    if agent_return['state'] in [
            AgentStatusCode.STREAM_ING, AgentStatusCode.ANSWER_ING
    ]:
        gr_history[-1][1] = agent_return['response']
    elif agent_return['state'] == AgentStatusCode.PLUGIN_START:
        thought = gr_history[-1][1].split('```')[0]
        if agent_return['response'].startswith('```'):
            gr_history[-1][1] = thought + '\n' + agent_return['response']
    elif agent_return['state'] == AgentStatusCode.PLUGIN_END:
        thought = gr_history[-1][1].split('```')[0]
        if isinstance(agent_return['response'], dict):
            gr_history[-1][
                1] = thought + '\n' + f'```json\n{json.dumps(agent_return["response"], ensure_ascii=False, indent=4)}\n```'  # noqa: E501
    elif agent_return['state'] == AgentStatusCode.PLUGIN_RETURN:
        assert agent_return['inner_steps'][-1]['role'] == 'environment'
        item = agent_return['inner_steps'][-1]
        gr_history.append([
            None,
            f"```json\n{json.dumps(item['content'], ensure_ascii=False, indent=4)}\n```"
        ])
        gr_history.append([None, ''])
    return


def predict(history_planner, history_searcher):

    def streaming(raw_response):
        for chunk in raw_response.iter_lines(chunk_size=8192,
                                             decode_unicode=False,
                                             delimiter=b'\n'):
            if chunk:
                decoded = chunk.decode('utf-8')
                if decoded == '\r':
                    continue
                if decoded[:6] == 'data: ':
                    decoded = decoded[6:]
                elif decoded.startswith(': ping - '):
                    continue
                response = json.loads(decoded)
                yield (response['response'], response['current_node'])

    global PLANNER_HISTORY
    PLANNER_HISTORY.append(dict(role='user', content=history_planner[-1][0]))
    new_search_turn = True

    url = 'http://localhost:8002/solve'
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
    data = {'inputs': PLANNER_HISTORY}
    raw_response = requests.post(url,
                                 headers=headers,
                                 data=json.dumps(data),
                                 timeout=20,
                                 stream=True)

    for resp in streaming(raw_response):
        agent_return, node_name = resp
        if node_name:
            if node_name in ['root', 'response']:
                continue
            agent_return = agent_return['nodes'][node_name]['detail']
            if new_search_turn:
                history_searcher.append([agent_return['content'], ''])
                new_search_turn = False
            format_response(history_searcher, agent_return)
            if agent_return['state'] == AgentStatusCode.END:
                new_search_turn = True
            yield history_planner, history_searcher
        else:
            new_search_turn = True
            format_response(history_planner, agent_return)
            if agent_return['state'] == AgentStatusCode.END:
                PLANNER_HISTORY = agent_return['inner_steps']
            yield history_planner, history_searcher
    return history_planner, history_searcher


with gr.Blocks() as demo:
    gr.HTML("""<h1 align="center">MindSearch Gradio Demo</h1>""")
    gr.HTML("""<p style="text-align: center; font-family: Arial, sans-serif;">MindSearch is an open-source AI Search Engine Framework with Perplexity.ai Pro performance. You can deploy your own Perplexity.ai-style search engine using either closed-source LLMs (GPT, Claude) or open-source LLMs (InternLM2.5-7b-chat).</p>""")
    gr.HTML("""
    <div style="text-align: center; font-size: 16px;">
        <a href="https://github.com/InternLM/MindSearch" style="margin-right: 15px; text-decoration: none; color: #4A90E2;">🔗 GitHub</a>
        <a href="https://arxiv.org/abs/2407.20183" style="margin-right: 15px; text-decoration: none; color: #4A90E2;">📄 Arxiv</a>
        <a href="https://huggingface.co/papers/2407.20183" style="margin-right: 15px; text-decoration: none; color: #4A90E2;">📚 Hugging Face Papers</a>
        <a href="https://huggingface.co/spaces/internlm/MindSearch" style="text-decoration: none; color: #4A90E2;">🤗 Hugging Face Demo</a>
    </div>
    """)
    with gr.Row():
        with gr.Column(scale=10):
            with gr.Row():
                with gr.Column():
                    planner = gr.Chatbot(label='planner',
                                         height=700,
                                         show_label=True,
                                         show_copy_button=True,
                                         bubble_full_width=False,
                                         render_markdown=True)
                with gr.Column():
                    searcher = gr.Chatbot(label='searcher',
                                          height=700,
                                          show_label=True,
                                          show_copy_button=True,
                                          bubble_full_width=False,
                                          render_markdown=True)
            with gr.Row():
                user_input = gr.Textbox(show_label=False,
                                        placeholder='帮我搜索一下 InternLM 开源体系',
                                        lines=5,
                                        container=False)
            with gr.Row():
                with gr.Column(scale=2):
                    submitBtn = gr.Button('Submit')
                with gr.Column(scale=1, min_width=20):
                    emptyBtn = gr.Button('Clear History')

    def user(query, history):
        return '', history + [[query, '']]

    submitBtn.click(user, [user_input, planner], [user_input, planner],
                    queue=False).then(predict, [planner, searcher],
                                      [planner, searcher])
    emptyBtn.click(rst_mem, [planner, searcher], [planner, searcher],
                   queue=False)

demo.queue()
demo.launch(server_name='0.0.0.0',
            server_port=7860,
            inbrowser=True,
            share=True)

我们从huggingface 把我们的空项目下载下来

image-20240824002619317

回到Codespaces shell 命令行窗口中执行

cd /workspaces/codespaces-blank
# 下面的代码注意不能直接用把xxxx 换成你的token;  huggingface.co/spaces/zhouhui/mindsearch  换成你的项目URL
git clone https://zhouhui:xxxx@huggingface.co/spaces/zhouhui/mindsearch

​ image-20240824003814898

我们需要将上面mindsearch_deploy 文件下内 app.py requirements.txt 以及mindsearch 目录下的文件复制到/workspaces/codespaces-blank/mindsearch

cd /workspaces/mindsearch/mindsearch_deploy
cp app.py /workspaces/codespaces-blank/mindsearch
cp requirements.txt /workspaces/codespaces-blank/mindsearch
cp -r mindsearch/  /workspaces/codespaces-blank/mindsearch

image-20240824004304993

Then commit and push:

cd /workspaces/codespaces-blank/mindsearch
git init
git add .
git commit -m "Add application file"
# 下面的代码注意不能直接用把xxxx 换成你的token;  huggingface.co/spaces/zhouhui/mindsearch  换成你的项目URL 上面步骤有了，这步可以不用
#git remote set-url origin https://zhouhui:XXXXXXX@huggingface.co/spaces/zhouhui/mindsearch
git push origin

image-20240824145710074

我们打开huggingface space 上传的文件目录如下

image-20240824145835122

当运行成功后我们验证，打开https://huggingface.co/spaces/zhouhui/mindsearch 地址

image-20240824150325022

就可以测试了

image-20240824150520394

注意事项： 2023 年 10 月 1 日 开始Hugging Face不再接受密码作为命令行 Git 操作的认证方式，也就是通过账号和密码的方式是不能发访问的，否则会导致git 代码上传不了的问题。

参考文档https://huggingface.co/blog/zh/password-git-deprecation

5 .huggingface ssh设置(补充版本可以不看)

生成ssh的key 我们那本地电脑来做测试

ssh-keygen -t ed25519 -C "wwwzhouhui2024@gmail.com"

image-20240824100725274

这样你的windows平台上会通过ssh-agent 生成id_ed25519.pub 和id_ed25519

image-20240824100830226

windows 平台如果没有开启ssh-agent 导致上面没有创建成功 可以参考https://blog.csdn.net/m0_63969219/article/details/124650073

设置key存储的位置，打开https://huggingface.co/settings/profile，选择 SSH and GPG keys

image-20240824083733210

点击" add ssh key"

image-20240824083815840

打开文件，将文件中的key复制到hf中

image-20240824101009988

image-20240824085827655

image-20240824085858401

配置成功后,我们在本地电脑上

ssh -T git@hf.co

image-20240824101131280

看到这个说明我们本地电脑和huggingface ssh设置成功。

参考https://huggingface.co/docs/hub/security-git-ssh

参考文献

https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp3/docs/L2/MindSearch/readme.md

https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp3/docs/L2/MindSearch/readme_github.md

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在当今这个技术日新月异的时代&#xff0c;AI编程已成为一个越来越重要的领域&#xff0c;吸引着众多新手和希望提升自己的中级开发者进入。 对于这些渴望在AI领域快速成长的人来说&#xff0c;选择合适的编程工具是至关重要的。 接下来&#xff0c;我们将深入探讨几款市场上…
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Ubuntu22.04下安装LDAP

Ubuntu22.04下安装LDAP

目录 1 简单说明2 安装配置2.1 安装1、安装前准备2、安装 OpenLADP3、配置OpenLDAP4、设置基本组5、添加新组5、添加 OpenLDAP 用户 2.2 安装 LDAP 帐户管理器1、安装2、配置 LDAP 帐户管理器 3 简单使用3.1 创建一个组3.2 创建一个用户 总结 1 简单说明 之前写过在Centos下的…
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