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e8e15962d8 | 1 year ago | |
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package | 1 year ago | |
README.md | 1 year ago | |
cli_demo.py | 1 year ago | |
cli_demo_batch.py | 1 year ago | |
model.properties | 1 year ago | |
qwen2flm.py | 1 year ago | |
requirements.txt | 1 year ago | |
web_demo.py | 1 year ago |
README.md
DCU 架构基于 fastllm 推理 Qwen 模型
环境配置
环境准备
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:1.13.1-centos7.6-dtk-23.04-py38-latest
容器启动
根据如下命令启动推理容器,其中需自定义一个容器名<container_name>,<project_path>即为本目录的路径:
# <container_name> 自定义容器名
# <project_path> 当前工程所在路径
docker run -it --name=<container_name> -v <project_path>:/work --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --security-opt seccomp=unconfined --cap-add=SYS_PTRACE --shm-size=16G --group-add 39 image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:1.13.1-centos7.6-dtk-23.04-py38-latest /bin/bash
加载环境
进入容器后执行如下命令,加载运行环境变量
source /opt/dtk-23.04/cuda/env.sh
安装方法
#进入本工程目录
cd package
python setup.py install
推理
模型转换
首先参考Qwen README下载官方模型,并通过如下方式将模型转换为 fastllm 用于推理的形式:
-
通过
pip install -r requirements.txt
安装模型转换所需依赖 -
如果使用已经下载完成的模型或者自己finetune的模型需要修改qwen2flm.py文件中创建tokenizer, model时的模型存放路径
# 在本工程目录下执行:
python3 qwen2flm.py qwen-7b-fp16.bin float16 # 导出fp16模型,参数为导出的模型路径
模型推理
# 命令行聊天程序,使用了模型创建以及流式对话效果
python cli_demo.py -p qwen-7b-fp16.bin
# batch推理程序
python cli_demo_batch.py -p qwen-7b-fp16.bin
# 简易webui,需要先安装streamlit-chat
streamlit run web_demo.py qwen-7b-fp16.bin