FastGPT+ChatGLM3本地部署-编程知识

FastGPT+ChatGLM3本地部署

FastGPT+ChatGLM本地部署

本地部署硬性要求：显存13g以上
在这里插入图片描述

关于环境的安装就不多赘述，conda + pip 可以解决大部分问题

ChatGLM本地运行

m3e-base
chatglm3-6b

在huggingface上可以下载上述模型，如果没有梯子可以使用huggingface镜像

从github上拉取fastGPT和chatglm3两个项目

下载好上述模型后，需要按照FastGPT的 file -> models -> ChatGLM2 -> openai_api.py 来配置ChatGLM3 的 openai_api_demo -> api-server.py

在api-server.py 加入下述code

class EmbeddingRequest(BaseModel):input: List[str]model: strdef num_tokens_from_string(string: str) -> int:"""Returns the number of tokens in a text string."""encoding = tiktoken.get_encoding('cl100k_base')num_tokens = len(encoding.encode(string))return num_tokensdef expand_features(embedding, target_length):poly = PolynomialFeatures(degree=2)expanded_embedding = poly.fit_transform(embedding.reshape(1, -1))expanded_embedding = expanded_embedding.flatten()if len(expanded_embedding) > target_length:# 如果扩展后的特征超过目标长度，可以通过截断或其他方法来减少维度expanded_embedding = expanded_embedding[:target_length]elif len(expanded_embedding) < target_length:# 如果扩展后的特征少于目标长度，可以通过填充或其他方法来增加维度expanded_embedding = np.pad(expanded_embedding, (0, target_length - len(expanded_embedding)))return expanded_embeddingif __name__ == "__main__":# Load LLMtokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(TOKENIZER_PATH, trust_remote_code=True)model = AutoModel.from_pretrained(MODEL_PATH, trust_remote_code=True, device_map="auto").eval()# load Embeddingembeddings_model = SentenceTransformer('/home/eleven/PycharmProjects/tingsheng/m3e-base', device='cpu')uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000, workers=1)

加入的目的就是为了填补api_server.py中的一些适配的函数。修改embedding_modeks中模型路径，改成你下载的m3e-base的绝对路径，device选择cpu或cuda都可以

环境的缺失报错就用pip安装即可

打开终端，在api-server.py所在路径下输入下述命令

MODEL_PATH=/home/eleven/PycharmProjects/tingsheng/chatglm3-6b python api_server.py

其中MODEL_PATH为你chatglm3模型的绝对路径

运行结果如下：

在这里插入图片描述

可以看到模型在8000端口运行

docker部署

官方教程链接

官方的教程很详细，建议参考官方教程部署docker

这里重点说一下bug问题，以及配置本地模型供fastGPT使用

本地模型连接

上述的chatglm的本地运行端口号为8000，所以需要修改docker-compose.yaml文件中的OPENAI_BASE_URL来适配本地大模型。

  fastgpt:container_name: fastgptimage: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.7 # git# image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.7 # 阿里云ports:- 3000:3000networks:- fastgptdepends_on:- mongo- pgrestart: alwaysenvironment:# root 密码，用户名为: root。如果需要修改 root 密码，直接修改这个环境变量，并重启即可。- DEFAULT_ROOT_PSW=1234# AI模型的API地址哦。务必加 /v1。改成你本地的IP地址加上模型运行的端口号8000- OPENAI_BASE_URL=http://192.168.1.1:8000/v1# AI模型的API Key。（这里默认填写了OneAPI的快速默认key，测试通后，务必及时修改）- CHAT_API_KEY=sk-fastgpt# 数据库最大连接数- DB_MAX_LINK=30# 登录凭证密钥- TOKEN_KEY=any# root的密钥，常用于升级时候的初始化请求- ROOT_KEY=root_key# 文件阅读加密- FILE_TOKEN_KEY=filetoken# MongoDB 连接参数. 用户名myusername,密码mypassword。- MONGODB_URI=mongodb://myusername:mypassword@mongo:27017/fastgpt?authSource=admin# pg 连接参数- PG_URL=postgresql://username:password@pg:5432/postgresvolumes:- ./config.json:/app/data/config.json- ./fastgpt/tmp:/app/tmp