Qwen1.5-4B-Chat WebDemo 部署

Qwen1.5 介绍

Qwen1.5 是 Qwen2 的测试版，Qwen1.5 是基于 transformer 的 decoder-only 语言模型，已在大量数据上进行了预训练。与之前发布的 Qwen 相比，Qwen1.5 的改进包括 6 种模型大小，包括 0.5B、1.8B、4B、7B、14B 和 72B；Chat模型在人类偏好方面的性能显著提高；基础模型和聊天模型均支持多种语言；所有大小的模型均稳定支持 32K 上下文长度，无需 trust_remote_code。

环境准备

在autodl平台中租一个3090等24G显存的显卡机器，如下图所示镜像选择PyTorch–>2.0.0–>3.8(ubuntu20.04)–>11.8（11.3版本以上的都可以）

接下来打开刚刚租用服务器的JupyterLab， 图像 并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行演示。

pip换源和安装依赖包

# 升级pippython -m pip install --upgrade pip# 更换 pypi 源加速库的安装pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install modelscope==1.9.5pip install "transformers>=4.37.0"pip install streamlit==1.24.0pip install sentencepiece==0.1.99pip install accelerate==0.24.1pip install transformers_stream_generator==0.0.4

模型下载

使用 modelscope 中的snapshot_download函数下载模型，第一个参数为模型名称，参数cache_dir为模型的下载路径。

在 /root/autodl-tmp 路径下新建 download.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件，如下图所示。并运行 python /root/autodl-tmp/download.py 执行下载，下载模型大概需要 2 分钟。

import torchfrom modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizerfrom modelscope import GenerationConfigmodel_dir = snapshot_download('qwen/Qwen1.5-7B-Chat', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master')

代码准备

在/root/autodl-tmp路径下新建 chatBot.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件。下面的代码有很详细的注释，大家如有不理解的地方，欢迎提出issue。

# 导入所需的库from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfigimport torchimport streamlit as st# 在侧边栏中创建一个标题和一个链接with st.sidebar: st.markdown("## Qwen1.5 LLM") "[开源大模型食用指南 self-llm](https://github.com/datawhalechina/self-llm.git)" # 创建一个滑块，用于选择最大长度，范围在0到1024之间，默认值为512 max_length = st.slider("max_length", 0, 1024, 512, step=1)# 创建一个标题和一个副标题st.title("💬 Qwen1.5 Chatbot")st.caption("🚀 A streamlit chatbot powered by Self-LLM")# 定义模型路径mode_name_or_path = '/root/autodl-tmp/qwen/Qwen1.5-7B-Chat'# 定义一个函数，用于获取模型和tokenizer@st.cache_resourcedef get_model(): # 从预训练的模型中获取tokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mode_name_or_path, use_fast=False) # 从预训练的模型中获取模型，并设置模型参数 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(mode_name_or_path, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto") return tokenizer, model# 加载Qwen1.5-4B-Chat的model和tokenizertokenizer, model = get_model()# 如果session_state中没有"messages"，则创建一个包含默认消息的列表if "messages" not in st.session_state: st.session_state["messages"] = [{ "role": "assistant", "content": "有什么可以帮您的？"}]# 遍历session_state中的所有消息，并显示在聊天界面上for msg in st.session_state.messages: st.chat_message(msg["role"]).write(msg["content"])# 如果用户在聊天输入框中输入了内容，则执行以下操作if prompt := st.chat_input(): # 将用户的输入添加到session_state中的messages列表中 st.session_state.messages.append({ "role": "user", "content": prompt}) # 在聊天界面上显示用户的输入 st.chat_message("user").write(prompt) # 构建输入 input_ids = tokenizer.apply_chat_template(st.session_state.messages,tokenize=False,add_generation_prompt=True) model_inputs = tokenizer([input_ids], return_tensors="pt").to('cuda') generated_ids = model.generate(model_inputs.input_ids, max_new_tokens=512) generated_ids = [ output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids) ] response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0] # 将模型的输出添加到session_state中的messages列表中 st.session_state.messages.append({ "role": "assistant", "content": response}) # 在聊天界面上显示模型的输出 st.chat_message("assistant").write(response) # print(st.session_state)

运行 demo

在终端中运行以下命令，启动streamlit服务，并按照 autodl 的指示将端口映射到本地，然后在浏览器中打开链接 http://localhost:6006/ ，即可看到聊天界面。

streamlit run /root/autodl-tmp/chatBot.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 6006

如下所示：