零基础零成本,手把手部署一个属于你的私有大模型。

SD指南12个月前发布 一起用AI
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前言

看了那么多chatGPT的文章,作为一名不精通算法的开发,也对大模型心痒痒。但想要部署自己的大模型,且不说没有算法相关的经验了,光是大模型占用的算力资源,手头的个人电脑其实也很难独立部署。就算使用算法压缩后的大模型,部署在个人电脑上,还要忍受极端缓慢的计算速度以及与chatGPT相差甚远的模型效果。

有什么办法能够部署属于我们自己的大模型呢?其实很简单,我们将目标拆解一下:

有编程基础:作为一个合格的程序员,这应该是必备素质。有足够的算力资源:专业GPU自己买不起怎么办,阿里云最近推出了”飞天“免费试用计划,AI模型训练,GPU资源免费用!要懂大模型:真的要精通大模型吗?不需要。如果只是简单的模型部署和使用,现在的开源模型部署已经非常简单化,只需要掌握基础的Python知识就可以。

随着chatGPT的火爆,许多开源爱好者涌入AI领域,将许多与大型模型相关的工具进行进一步封装,使得我们这些AI初学者也能够用很少的工作量搭建一个私有大型语言模型。而且,有许多成熟的工具可供我们使用,可以帮助我们进一步使用和微调大型模型。

因此,本文是为AI初学者们(包括我自己)编写的保姆级大型模型部署和使用指南。现在正值阿里云免费试用计划,我们可以不花一分钱就可以体验部署自己的大型模型的乐趣。

下图便是我通过阿里云免费申请的PAI平台资源(显卡是Nvidia V100),部署的清华大学chatGLM对话大模型,在网页端和手机端都能直接体验:

电脑端

手机端

下文围绕如何手把手搭建一个大模型Demo展开,文章主要目录:

领取阿里云免费使用资源创建并使用PAI平台实例部署清华ChatGLM大模型加餐:免费额度用量查询总结和展望

领取阿里云免费使用资源

免费试用活动页

https://free.aliyun.com/

只要没有申请过PAI-DSW资源的新老用户皆可申请5000CU的免费额度,3个月内使用。

至于5000CU能用多久,和实际申请实例的性能相关,在下面会讲解。

零基础零成本,手把手部署一个属于你的私有大模型。

创建并使用PAI平台实例

官方有PAI-DSW使用教程,教你如何用领取的免费资源搭建一个Stable Diffusion来做AI画图,如果对SD感兴趣,可以按照官方教程实践。

https://help.aliyun.com/document_detail/615220.html

我们领取额度后,秒到账。之后在阿里云页面内搜索PAI平台,点击立即开通,开通PAI控制台。

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开通时的页面没有截图,其中有一些可选的开通项,比如NAS,比如网关等,可以按照自己需求选取,比如希望保存自己的模型,那可以关联NAS资源。我当时没有选其他资源,仅开通了PAI,这样没有额外的收费。

随后进入控制台,创建DSW实例。

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这里选取资源,注意选择GPU资源,并选择支持资源包抵扣的资源。比如下图的ecs.gn6v-c8g1.2xlarg。可以看到他们的价格里,写明了每小时消耗的CU,你可以大致计算一下,5000CU可以用多久,ecs.gn6v-c8g1.2xlarg这个型号可以跑333小时,大概连续13天。

系统可以任意选择,本文为了部署chatGLM,选择pytorch1.12

当然,中间你可以随时停止机器,就不会继续扣费。注意,这里的机器,是只有系统盘的,如果停止了机器,挂载的系统盘会被回收,你在上面下载的各种文件,模型,都会回收掉。你重新启动,是新的系统盘,文件需要重新下载。(别问我怎么知道的- -!)

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创建完成后,点击打开,就进入了交互式的Web页面,可以开始你的模型开发之旅。

部署清华ChatGLM大模型

上面已经讲完了资源的申请和实例的创建、使用,之后小伙伴们可以自行发挥,部署自己的大模型(或者任何AI相关资源)。本文后半部分介绍一下我自己折腾部署ChatGLM对话大模型的过程,给完全不了解大模型的小伙伴打个样。

ChatGLM代码仓库:

https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B

大家完全可以按照官方文档自行部署,忽略我下面的教程。也可以按照我下方的流程来操作,避免再把我踩得坑再踩一遍。

下载模型

由于模型较大(13G左右),我们最好先把模型拉到本地,再运行。

当然,如果你也可以不下载离线模型,直接在运行时拉取模型文件。

模型文件仓库:

https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b

下载模型仓库,需要安装Git LFS(Large File Storage),它用来拉去Git仓库中的大型文件,比如这次用到的模型bin文件。

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由于我们申请的系统正好是Ubuntu,在Ubuntu下安装Git LFS,可以使用如下命令:

sudo apt-get update

sudo apt-get install git-lfs

完成后,克隆模型仓库:

git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b

有可能网络波动,会导致拉取卡住,可以手动停止掉,然后进入文件夹内:

git lfs pull

这样会拉取到上图红框中LFS文件。

部署模型

完成模型下载后,我们下载模型运行代码:

git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git

进入文件夹,创建python的虚拟环境:

virtualenv -p /usr/bin/python3.8 venv

激活Python虚拟环境:

source venv/bin/activate

如果遇到如下的报错,需要额外安装一下python3-dev:

Could not build wheels for pycocotools, which is required to install pyproject.toml-based projects

error: command /usr/bin/x86_64-linux-gnu-gcc failed with exit code 1

sudo apt-get install python3-dev

由于我们本地提前下载好了模型,我们修改一下代码,使用本地模型的路径。

将使用到的代码中,路径都从THUDM/chatglm-6b改为你的路径,比如我们的模型下载在/mnt/workspace/chatglm-6b,我们将两种部署模型的主代码文件都修改一下,都修改为如下图所示的路径:

cli_demo.py: 命令行交互界面web_demo.py:Web图形交互界面

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我们直接用官方提供的网页版Demo来跑模型,启动web_demo.py,开始模型部署,首先会将模型读入内存,占用约13个G。

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完成后,内存会被释放,开始占用GPU显存13g。

最终,部署完成会得到服务公网和本地网址。

对话效果展示

回答还是比较快的,在我们V100显卡的机器上,提问后1-2秒内就会开始回答问题。

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以下是一个完整的对话:

我:写一个Java单例模式代码

ChatGLM:以下是一个简单的Java单例模式代码示例:

public class Singleton {
private static finalSingleton INSTANCE =new Singleton();
private Singleton() {}
public static Singleton getInstance() {
returnINSTANCE;
}
}

在这个示例中,Singleton 类是一个静态类,它有一个静态成员变量 INSTANCE,它初始化为一个单例对象。getInstance 方法返回这个单例对象的实例,可以像任何其他方法一样使用。

单例对象通常被用于确保一个类只有一个实例,并提供全局访问点。使用 getInstance 方法可以方便地获取单例对象,而无需担心多个线程同时访问同一个对象。

需要注意的是,在实际应用中,单例对象应该尽量避免被频繁创建和销毁,因为这样会增加内存开销和维护成本。因此,可以考虑使用懒加载(lazy loading)的方式来避免频繁创建单例对象。

我:可以换一个方式实现吗,比如懒汉式?

ChatGLM:当然可以,懒汉式单例模式的具体实现方式如下:

将 Singleton 类做成一个接口。实现 Singleton 接口的类可以是多个,但它们都应该使用 getInstance 方法来获取单例对象,并返回一个指向该对象的引用。实现 Singleton 接口的类中,可以有一个内部类来负责创建单例对象。内部类应该实现 static 关键字,并使用 synchronized 关键字实现线程安全。内部类应该覆盖 getInstance 方法,以实现懒加载。例如,可以创建一个静态变量来存储单例对象,并在需要时才创建该变量。

在需要使用单例对象的地方,可以调用内部类的方法,来获取单例对象。

以下是一个懒汉式单例模式的示例代码:
public interface Singleton {
static Singleton INSTANCE;
}
public class ConcreteSingleton implements Singleton {
private static Singleton INSTANCE = new ConcreteSingleton();
@Override
public Singleton getInstance() {
return INSTANCE;
}
}
public class LazySingleton implements Singleton {
private staticSingleton INSTANCE;private Singleton() {}
public static Singleton getInstance() {
synchronized (LazySingleton.class) {
return INSTANCE;
}
}
}

在这个示例中,ConcreteSingleton 类使用 getInstance 方法来创建单例对象,并使用 synchronized 关键字实现线程安全。LazySingleton 类使用 synchronized 关键字实现懒加载,只有在需要时才创建单例对象。

需要注意的是,懒汉式单例模式仍然需要保证线程安全,因此在使用懒加载时,需要考虑线程安全问题。此外,懒汉式单例模式可能无法充分利用类的空间,因为它需要使用共享对象来实现懒加载,因此需要考虑如何提高类的性能和空间利用率。

查看免费额度使用量

免费的5000CU额度是有三个月时效的,超过三个月会直接过期。想要做到心中有数,防止超过免费额度导致扣费。我们可以查看免费额度的用量。在页面右上角有“费用”标签,选择“资源实例管理”,点击“资源包”,能看到你的免费资源包的用量。

点击每行中的统计,可以看到是哪个实例在消耗CU。

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总结

整个部署流程,我自己折腾下来也只花了半天时间,就能够搭建好一个完整、可用的Demo。

不得不说,当AI逐渐破圈,成为一个风口时,真的是猪都会飞,普通程序员上手AI的难度瞬间被拉低了一个数量级。开源开发者的不断贡献让各种工具和文档变得更容易上手。每天数以万计的大模型相关issue和pr,让Github遇到了久违的繁荣。

在AI席卷全球的这一刻,作为一名程序员,我们无疑是对这个时代更有体感的那群人。此时此刻,非我莫属。要充分关注AI技术的应用场景和发展趋势,积极探索AI与其他领域的结合,为自己的职业发展和未来规划提供更多的可能性。

– END –

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