EAS(Elastic Algorithm Service)是PAI针对在线推理场景提供的模型在线服务。当您需要自动化部署和应用LLM大语言模型时,EAS为您提供了一键式解决方案。通过EAS,您能够轻松部署支持WebUI和API调用的LLM应用。部署LLM应用后,您可以利用LangChain框架集成企业知识库,以实现智能问答和自动化功能。此外,EAS还配备了BladeLLM与vLLM等推理加速引擎,您可以体验到高并发和低延迟的技术优势。
背景信息
随着ChatGPT和通义千问等大模型在业界的广泛应用,LLM大语言模型的推理应用成为当前热门的应用之一。目前市面上有许多开源大模型可供选择,它们在不同领域都展现出各自独特的性能。在EAS上可快速从第三方拉起Qwen、Llama2、ChatGLM、Baichuan、Yi-6B、Mistral-7B以及Falcon-7B等开源大模型文件,通过EAS,您可以在5分钟内一键部署流行的开源大模型推理服务应用,获得大模型的推理能力。本文为您介绍如何通过EAS一键部署和调用LLM大语言模型,以及常见的问题和解决方法。
前提条件
已开通PAI并创建默认工作空间,详情请参见开通并创建默认工作空间。
如果使用RAM用户来部署模型,需要为RAM用户授予EAS的管理权限,详情请参见云产品依赖与授权:EAS。
使用限制
目前,推理加速引擎仅支持Qwen、Llama2、Baichuan-13B和Baichuan2-13B模型。
部署EAS服务
进入PAI-EAS 模型在线服务页面。
登录PAI控制台。
在左侧导航栏单击工作空间列表,在工作空间列表页面中单击待操作的工作空间名称,进入对应工作空间内。
在工作空间页面的左侧导航栏选择模型部署>模型在线服务(EAS),进入PAI-EAS 模型在线服务页面。
在PAI-EAS 模型在线服务页面,单击部署服务,在场景化模型部署的LLM大语言模型区域中,单击立刻部署。
在部署LLM大语言模型页面,配置以下关键参数,其他参数使用默认配置。
参数
描述
服务名称
自定义服务名称。本方案使用的示例值为:llm_demo001。
模型类别
选择Qwen1.5-7b。
资源配置选择
实例规格推荐使用ml.gu7i.c16m60.1-gu30(性价比最高)。部署其他开源大模型时推荐使用的实例规格,请参见如何切换其他的开源大模型。
说明如果当前地域的资源不足,您可选择在新加坡地域进行服务部署。
单击部署,持续时间大约为5分钟,即可完成模型部署。
当模型状态为运行中时,服务部署成功。
启动WebUI进行模型推理
单击目标服务服务方式列下的查看Web应用。
在WebUI页面,进行模型推理验证。
在ChatLLM-WebUI页面的文本框中输入对话内容,例如
请提供一个理财学习计划
,单击发送,即可开始对话。
常见问题及解决方法
如何切换其他的开源大模型
您可以在EAS上快速从第三方拉起Qwen、Llama2、ChatGLM、Baichuan、Yi-6B、Mistral-7B以及Falcon-7B等开源大模型文件,参考以下操作步骤切换并部署这些模型:
单击目标服务操作列下的更新服务。
在部署服务页面,参考下表内容,根据需要部署的模型来更新运行命令和实例规格,然后单击部署。
模型类型
运行命令
推荐机型
Qwen-1.8B(通义千问-1.8B参数量)
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=Qwen/Qwen-1_8B-Chat
单卡GU30
单卡A10
单卡T4
单卡V100
Qwen-7B(通义千问-7B参数量)
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=Qwen/Qwen-7B-Chat
单卡GU30
单卡A10
Qwen-14B(通义千问-14B参数量)
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=Qwen/Qwen-14B-Chat
单卡V100(gn6e)
两卡GU30
两卡A10
Qwen-72B(通义千问-72B参数量)
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=Qwen/Qwen-72B-Chat
8卡V100(gn6e)
Qwen1.5-7B(通义千问1.5版本-7B参数量)
python webui/weui_server.py --model-path=Qwen/Qwen1.5-7B-Chat --port=8000
单卡GU30
单卡A10
Qwen1.5-14B(通义千问1.5版本-14B参数量)
python webui/weui_server.py --model-path=Qwen/Qwen1.5-14B-Chat --port=8000
单卡V100(gn6e)
两卡GU30
两卡A10
Qwen1.5-72B(通义千问1.5版本-72B参数量)
python webui/weui_server.py --model-path=Qwen/Qwen1.5-72B-Chat --port=8000
8卡V100(gn6e)
Llama2-7B
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
单卡GU30
单卡A10
Llama2-13B
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf --precision=fp16
单卡V100(gn6e)
两卡GU30
两卡A10
chatglm2-6B
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=THUDM/chatglm2-6b
单卡GU30
单卡A10
chatglm3-6B
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=THUDM/chatglm3-6b
单卡GU30
单卡A10
baichuan-13B
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=baichuan-inc/Baichuan-13B-Chat
单卡V100(gn6e)
两卡GU30
两卡A10
baichuan2-7B
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat
单卡GU30
单卡A10
baichuan2-13B
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat
单卡V100(gn6e)
两卡GU30
两卡A10
Yi-6B
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=01-ai/Yi-6B
单卡GU30
单卡A10
Mistral-7B
python webui/webui_server.py --model-path=mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1
单卡GU30
单卡A10
falcon-7B
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=tiiuae/falcon-7b-instruct
单卡GU30
单卡A10
如何使用LangChain来集成自己的业务数据?
LangChain在RAG中的功能介绍:
LangChain是一个开源的框架,可以让AI开发人员将像GPT-4这样的大语言模型(LLM)和外部数据结合起来,从而在尽可能少消耗计算资源的情况下,获得更好的性能和效果。
LangChain在RAG应用中的工作原理:
将一个大的数据源,比如一个20页的PDF文件,分成各个区块,并通过嵌入模型(比如BGE、text2vec等)将它们转换为数值向量,然后把这些向量存储到一个专门的向量数据库里。
LangChain首先将用户上传的知识库进行自然语言处理,并作为大模型的知识库存储在本地。每次推理时,会首先在本地知识库中查找与输入问题相近的文本块(chunk),并将知识库答案与用户输入的问题一起输入大模型,生成基于本地知识库的定制答案。
设置方法:
在WebUI页面上方的Tab页选择LangChain。
在WebUI页面左下角,按照界面操作指引拉取自定义数据,支持配置.txt、.md、.docx、.pdf格式的文件。
例如上传README.md文件,单击左下角的Vectorstore knowledge,返回如下结果表明自定义数据加载成功。
在WebUI页面底部输入框中,输入业务数据相关的问题进行对话即可。
说明在WebUI页面集成LangChain业务数据后,API接口的模型推理也能生效。您也可以使用本地知识库检索功能,详情请参见PAI+向量检索快速搭建大模型知识库对话。
例如在输入框中输入
如何安装deepspeed
,单击Send,即可开始对话。
如何提升推理并发且降低延迟?
EAS支持BladeLLM和vLLM的推理加速引擎,可以帮助您一键享受高并发和低延时的技术红利。具体操作步骤如下:
单击目标服务操作列下的更新服务。
在模型服务信息区域,更新镜像选择和运行命令参数。
重要当前推理加速引擎仅支持Qwen、Llama2、Baichuan-13B和Baichuan2-13B模型。
使用BladeLLM推理加速引擎
参数
描述
镜像选择
在PAI平台镜像列表中选择chat-llm-webui,镜像版本选择3.0-blade。
运行命令
配置镜像版本后,系统会自动配置运行命令。
使用vLLM推理加速引擎
参数
描述
镜像选择
在PAI平台镜像列表中选择chat-llm-webui,镜像版本选择3.0-vllm。
运行命令
配置镜像版本后,系统会自动配置运行命令。
单击部署。
如何挂载自定义模型?
如果您需要部署自定义的模型,可以使用OSS挂载自定义模型,具体操作步骤如下:
将自定义模型及相关配置文件上传到您自己的OSS Bucket目录中,关于如何创建存储空间和上传文件,详情请参见控制台创建存储空间和控制台上传文件。
需要准备的模型文件样例如下:
其中配置文件中必须包含config.json文件,您需要按照Huggingface或的模型格式配置Config文件。示例文件详情,请参见config.json。
单击服务操作列下的更新服务。
在模型服务信息区域,配置以下参数,然后单击部署。
参数
描述
模型配置
单击填写模型配置,进行模型配置。
模型配置选择OSS挂载,将OSS路径配置为自定义模型文件所在的OSS路径。例如:
oss://bucket-test/data-oss/
。挂载路径:配置为
/data
。是否只读:开关关闭。
运行命令
在运行命令中增加以下参数:
--model-path:配置为
/data
。需要与挂载路径配置一致。--model-type:模型类型。
不同类型的模型的运行命令配置示例,请参考运行命令。
如何使用API进行模型推理
获取服务访问地址和Token。
进入PAI-EAS 模型在线服务页面,详情请参见部署EAS服务。
在该页面中,单击目标服务名称进入服务详情页面。
在基本信息区域单击查看调用信息,在公网地址调用页签获取服务Token和访问地址。
启动API进行模型推理。
使用HTTP方式调用服务
非流式调用
客户端使用标准的HTTP格式,使用curl命令调用时,支持发送以下两种类型的请求:
发送String类型的请求
curl $host -H 'Authorization: $authorization' --data-binary @chatllm_data.txt -v
其中:$authorization需替换为服务Token,$host:需替换为服务访问地址,chatllm_data.txt:该文件为包含问题的纯文本文件。
发送结构化类型的请求
curl $host -H 'Authorization: $authorization' -H "Content-type: application/json" --data-binary @chatllm_data.json -v -H "Connection: close"
使用chatllm_data.json文件来设置推理参数,chatllm_data.json文件的内容格式如下:
{ "max_new_tokens": 4096, "use_stream_chat": false, "prompt": "How to install it?", "system_prompt": "Act like you are programmer with 5+ years of experience." "history": [ [ "Can you tell me what's the bladellm?", "BladeLLM is an framework for LLM serving, integrated with acceleration techniques like quantization, ai compilation, etc. , and supporting popular LLMs like OPT, Bloom, LLaMA, etc." ] ], "temperature": 0.8, "top_k": 10, "top_p": 0.8, "do_sample": True, "use_cache": True, }
参数说明如下,请酌情添加或删除。
参数
描述
默认值
max_new_tokens
生成输出token的最大长度,单位为个。
2048
use_stream_chat
是否使用流式输出形式。
True
prompt
用户的Prompt。
""
system_prompt
系统Prompt。
""
history
对话的历史记录,类型为List[Tuple(str, str)]。
[()]
temperature
用于调节模型输出结果的随机性,值越大随机性越强,0值为固定输出。Float类型,区间为0~1。
0.95
top_k
从生成结果中选择候选输出的数量。
30
top_p
从生成结果中按百分比选择输出结果。Float类型,区间为0~1。
0.8
do_sample
开启输出采样。
True
use_cache
开启kv cache。
True
您也可以基于Python的requests包实现自己的客户端,示例代码如下:
import argparse import json from typing import Iterable, List import requests def post_http_request(prompt: str, system_prompt: str, history: list, host: str, authorization: str, max_new_tokens: int = 2048, temperature: float = 0.95, top_k: int = 1, top_p: float = 0.8, langchain: bool = False, use_stream_chat: bool = False) -> requests.Response: headers = { "User-Agent": "Test Client", "Authorization": f"{authorization}" } if not history: history = [ ( "San Francisco is a", "city located in the state of California in the United States. \ It is known for its iconic landmarks, such as the Golden Gate Bridge \ and Alcatraz Island, as well as its vibrant culture, diverse population, \ and tech industry. The city is also home to many famous companies and \ startups, including Google, Apple, and Twitter." ) ] pload = { "prompt": prompt, "system_prompt": system_prompt, "top_k": top_k, "top_p": top_p, "temperature": temperature, "max_new_tokens": max_new_tokens, "use_stream_chat": use_stream_chat, "history": history } if langchain: pload["langchain"] = langchain response = requests.post(host, headers=headers, json=pload, stream=use_stream_chat) return response def get_response(response: requests.Response) -> List[str]: data = json.loads(response.content) output = data["response"] history = data["history"] return output, history if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--top-k", type=int, default=4) parser.add_argument("--top-p", type=float, default=0.8) parser.add_argument("--max-new-tokens", type=int, default=2048) parser.add_argument("--temperature", type=float, default=0.95) parser.add_argument("--prompt", type=str, default="How can I get there?") parser.add_argument("--langchain", action="store_true") args = parser.parse_args() prompt = args.prompt top_k = args.top_k top_p = args.top_p use_stream_chat = False temperature = args.temperature langchain = args.langchain max_new_tokens = args.max_new_tokens host = "EAS服务公网地址" authorization = "EAS服务公网Token" print(f"Prompt: {prompt!r}\n", flush=True) # 在客户端请求中可设置语言模型的system prompt。 system_prompt = "Act like you are programmer with \ 5+ years of experience." # 客户端请求中可设置对话的历史信息,客户端维护当前用户的对话记录,用于实现多轮对话。通常情况下可以使用上一轮对话返回的histroy信息,history格式为List[Tuple(str, str)]。 history = [] response = post_http_request( prompt, system_prompt, history, host, authorization, max_new_tokens, temperature, top_k, top_p, langchain=langchain, use_stream_chat=use_stream_chat) output, history = get_response(response) print(f" --- output: {output} \n --- history: {history}", flush=True) # 服务端返回JSON格式的响应结果,包含推理结果与对话历史。 def get_response(response: requests.Response) -> List[str]: data = json.loads(response.content) output = data["response"] history = data["history"] return output, history
其中:
host:配置为服务访问地址。
authorization:配置为服务Token。
流式调用
流式调用使用HTTP SSE方式,其他设置方式与非流式相同,代码参考如下:
import argparse import json from typing import Iterable, List import requests def clear_line(n: int = 1) -> None: LINE_UP = '\033[1A' LINE_CLEAR = '\x1b[2K' for _ in range(n): print(LINE_UP, end=LINE_CLEAR, flush=True) def post_http_request(prompt: str, system_prompt: str, history: list, host: str, authorization: str, max_new_tokens: int = 2048, temperature: float = 0.95, top_k: int = 1, top_p: float = 0.8, langchain: bool = False, use_stream_chat: bool = False) -> requests.Response: headers = { "User-Agent": "Test Client", "Authorization": f"{authorization}" } if not history: history = [ ( "San Francisco is a", "city located in the state of California in the United States. \ It is known for its iconic landmarks, such as the Golden Gate Bridge \ and Alcatraz Island, as well as its vibrant culture, diverse population, \ and tech industry. The city is also home to many famous companies and \ startups, including Google, Apple, and Twitter." ) ] pload = { "prompt": prompt, "system_prompt": system_prompt, "top_k": top_k, "top_p": top_p, "temperature": temperature, "max_new_tokens": max_new_tokens, "use_stream_chat": use_stream_chat, "history": history } if langchain: pload["langchain"] = langchain response = requests.post(host, headers=headers, json=pload, stream=use_stream_chat) return response def get_streaming_response(response: requests.Response) -> Iterable[List[str]]: for chunk in response.iter_lines(chunk_size=8192, decode_unicode=False, delimiter=b"\0"): if chunk: data = json.loads(chunk.decode("utf-8")) output = data["response"] history = data["history"] yield output, history if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--top-k", type=int, default=4) parser.add_argument("--top-p", type=float, default=0.8) parser.add_argument("--max-new-tokens", type=int, default=2048) parser.add_argument("--temperature", type=float, default=0.95) parser.add_argument("--prompt", type=str, default="How can I get there?") parser.add_argument("--langchain", action="store_true") args = parser.parse_args() prompt = args.prompt top_k = args.top_k top_p = args.top_p use_stream_chat = True temperature = args.temperature langchain = args.langchain max_new_tokens = args.max_new_tokens host = "" authorization = "" print(f"Prompt: {prompt!r}\n", flush=True) system_prompt = "Act like you are programmer with \ 5+ years of experience." history = [] response = post_http_request( prompt, system_prompt, history, host, authorization, max_new_tokens, temperature, top_k, top_p, langchain=langchain, use_stream_chat=use_stream_chat) for h, history in get_streaming_response(response): print( f" --- stream line: {h} \n --- history: {history}", flush=True)
其中:
host:配置为服务访问地址。
authorization:配置为服务Token。
使用WebSocket方式调用服务
为了更好地维护用户对话信息,您也可以使用WebSocket方式保持与服务的连接完成单轮或多轮对话,代码示例如下:
import os import time import json import struct from multiprocessing import Process import websocket round = 5 questions = 0 def on_message_1(ws, message): if message == "<EOS>": print('pid-{} timestamp-({}) receives end message: {}'.format(os.getpid(), time.time(), message), flush=True) ws.send(struct.pack('!H', 1000), websocket.ABNF.OPCODE_CLOSE) else: print("{}".format(time.time())) print('pid-{} timestamp-({}) --- message received: {}'.format(os.getpid(), time.time(), message), flush=True) def on_message_2(ws, message): global questions print('pid-{} --- message received: {}'.format(os.getpid(), message)) # end the client-side streaming if message == "<EOS>": questions = questions + 1 if questions == 5: ws.send(struct.pack('!H', 1000), websocket.ABNF.OPCODE_CLOSE) def on_message_3(ws, message): print('pid-{} --- message received: {}'.format(os.getpid(), message)) # end the client-side streaming ws.send(struct.pack('!H', 1000), websocket.ABNF.OPCODE_CLOSE) def on_error(ws, error): print('error happened: ', str(error)) def on_close(ws, a, b): print("### closed ###", a, b) def on_pong(ws, pong): print('pong:', pong) # stream chat validation test def on_open_1(ws): print('Opening Websocket connection to the server ... ') params_dict = {} params_dict['prompt'] = """Show me a golang code example: """ params_dict['temperature'] = 0.9 params_dict['top_p'] = 0.1 params_dict['top_k'] = 30 params_dict['max_new_tokens'] = 2048 params_dict['do_sample'] = True raw_req = json.dumps(params_dict, ensure_ascii=False).encode('utf8') # raw_req = f"""To open a Websocket connection to the server: """ ws.send(raw_req) # end the client-side streaming # multi-round query validation test def on_open_2(ws): global round print('Opening Websocket connection to the server ... ') params_dict = {"max_new_tokens": 6144} params_dict['temperature'] = 0.9 params_dict['top_p'] = 0.1 params_dict['top_k'] = 30 params_dict['use_stream_chat'] = True params_dict['prompt'] = "您好!" params_dict = { "system_prompt": "Act like you are programmer with 5+ years of experience." } raw_req = json.dumps(params_dict, ensure_ascii=False).encode('utf8') ws.send(raw_req) params_dict['prompt'] = "请使用Python,编写一个排序算法" raw_req = json.dumps(params_dict, ensure_ascii=False).encode('utf8') ws.send(raw_req) params_dict['prompt'] = "请转写成java语言的实现" raw_req = json.dumps(params_dict, ensure_ascii=False).encode('utf8') ws.send(raw_req) params_dict['prompt'] = "请介绍一下你自己?" raw_req = json.dumps(params_dict, ensure_ascii=False).encode('utf8') ws.send(raw_req) params_dict['prompt'] = "请总结上述对话" raw_req = json.dumps(params_dict, ensure_ascii=False).encode('utf8') ws.send(raw_req) # Langchain validation test. def on_open_3(ws): global round print('Opening Websocket connection to the server ... ') params_dict = {} # params_dict['prompt'] = """To open a Websocket connection to the server: """ params_dict['prompt'] = """Can you tell me what's the MNN?""" params_dict['temperature'] = 0.9 params_dict['top_p'] = 0.1 params_dict['top_k'] = 30 params_dict['max_new_tokens'] = 2048 params_dict['use_stream_chat'] = False params_dict['langchain'] = True raw_req = json.dumps(params_dict, ensure_ascii=False).encode('utf8') ws.send(raw_req) authorization = "" host = "ws://" + "" def single_call(on_open_func, on_message_func, on_clonse_func=on_close): ws = websocket.WebSocketApp( host, on_open=on_open_func, on_message=on_message_func, on_error=on_error, on_pong=on_pong, on_close=on_clonse_func, header=[ 'Authorization: ' + authorization], ) # setup ping interval to keep long connection. ws.run_forever(ping_interval=2) if __name__ == "__main__": for i in range(5): p1 = Process(target=single_call, args=(on_open_1, on_message_1)) p2 = Process(target=single_call, args=(on_open_2, on_message_2)) p3 = Process(target=single_call, args=(on_open_3, on_message_3)) p1.start() p2.start() p3.start() p1.join() p2.join() p3.join()
其中:
authorization:配置为服务Token。
host:配置为服务访问地址。并将访问地址中前端的http替换为ws。
use_stream_chat:通过该请求参数来控制客户端是否为流式输出。默认值为True,表示服务端返回流式数据。
参考上述示例代码中的on_open_2函数的实现方法实现多轮对话。
相关文档
更多关于EAS的内容介绍,请参见EAS模型服务概述。
您也可以使用本地知识库检索功能,详情请参见PAI+向量检索快速搭建大模型知识库对话。