@import url(http://www.blogjava.net/CuteSoft_Client/CuteEditor/Load.ashx?type=style&file=SyntaxHighlighter.css);@import url(/css/cuteeditor.css);
vllm是一个可以加载大模型, 推理, 量化模型, 以http api的方式暴露服务的框架.
@import url(http://www.blogjava.net/CuteSoft_Client/CuteEditor/Load.ashx?type=style&file=SyntaxHighlighter.css);@import url(/css/cuteeditor.css);
@import url(http://www.blogjava.net/CuteSoft_Client/CuteEditor/Load.ashx?type=style&file=SyntaxHighlighter.css);@import url(/css/cuteeditor.css);
到底AI是虚的还是假的, 在企业中有没实际落地场景, 以下取实际应用场景:
生物公司
使用qwen2:7b训练细胞制备领域的数据集，目标是
1.预测细胞收获量
2.算细胞存活状态(存活/死亡)
3.预测工艺是否成功
4.可以提前预测细胞的质量是否达标，以便及时采取措施进行调整
5.细胞培养过程中出现大量细胞死亡的情况，模型可以根据实时数据和历史经验，分析可能是培养箱温度失控、培养基成分错误或受到污染等原因导致的，并提供相应的排查建议」
文体旅游
智能旅游系统:
提供目的地介绍、
旅行路线规划、
酒店预订和景
点推荐等服务。
考试改卷
基于大模型，做一个判试卷的应用，能够判断主观题，比如阅读理解，比如历史，地理，政治问答题。
判卷准确率不能低于人工判卷准确率。
即一次考试，一个班50份试卷，判断结果错误不超过5道题。判断效率高于或等于人工。
取过往同学试卷题目, 作答内容, 得分 作一波ocr出数据, 一个科目, 提取所有试卷内容, 最后就是一个科目一个模型, 提取的内容放在文本, csv, json,
基于“bert-base-chinese”这个模型, 进行微调出专用模型即可,
让大模型成为专业的判卷老师
考试
用扣子打一个智能体，实现不同学员对掌握的知识进行测试，根据测试结果进行打分和二次出题测试
0. 配置环境变量
HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
HF_HOME=/root/autodl-tmp/paul/tools/huggingface
1. 本机安装python 3.10, 并设置软件源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip config set global.index-url https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple
2. 安装miniconda
3. 新建一个环境, 并激活
conda create -n quantization python=3.12
2. 本机安装pytorch2.5.1+cuda12.4
pip3 install torch torchvision torchaudio
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
3. clone llamafactory源码
git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory
4. llamafactory本地安装依赖
pip install -e .["vllm","gptq"]
5. 启动webui
6. 在页面中填入相关参数进行操作
VLLM量化推理
安装此工具前需安装两个包:
sudo apt-get install cmake
sudo apt-get install pkgconfig
配置huggingface镜像地址:
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
下载代码库, 并安装python依赖
git clone https://github.com/ModelTC/llmc.git
cd llmc/
pip install -r requirements.txt
找到量化方法的配置文件, 并作修改
base:
seed: &seed 42
model:
type: Llama
path: /home/paul/.cache/huggingface/models/models--unsloth--llama-3-8b-Instruct-lawdata
torch_dtype: auto
quant:
method: RTN
weight:
bit: 8
symmetric: True
granularity: per_group
group_size: 128
need_pack: True
eval:
eval_pos: [fake_quant]
name: wikitext2
download: True
path: /home/paul/paulwong/work/workspaces/llmc/dataset
bs: 1
seq_len: 2048
inference_per_block: False
save:
save_vllm: True
save_path: /home/paul/.cache/huggingface/models/models--unsloth--llama-3-8b-Instruct-lawdata-quantization
找到run_llmc.sh, 并作修改
#!/bin/bash
# export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1
llmc=/home/paul/paulwong/work/workspaces/llmc
export PYTHONPATH=$llmc:$PYTHONPATH
# task_name=awq_w_only
# config=${llmc}/configs/quantization/methods/Awq/awq_w_only.yml
task_name=rtn_for_vllm
config=${llmc}/configs/quantization/backend/vllm/rtn_w8a16.yml
nnodes=1
nproc_per_node=1
find_unused_port() {
while true; do
port=$(shuf -i 10000-60000 -n 1)
if ! ss -tuln | grep -q ":$port "; then
echo "$port"
return 0
fi
done
}
UNUSED_PORT=$(find_unused_port)
MASTER_ADDR=127.0.0.1
MASTER_PORT=$UNUSED_PORT
task_id=$UNUSED_PORT
nohup \
torchrun \
--nnodes $nnodes \
--nproc_per_node $nproc_per_node \
--rdzv_id $task_id \
--rdzv_backend c10d \
--rdzv_endpoint $MASTER_ADDR:$MASTER_PORT \
${llmc}/llmc/__main__.py --config $config --task_id $task_id \
> ${task_name}.log 2>&1 &
sleep 2
ps aux | grep '__main__.py' | grep $task_id | awk '{print $2}' > ${task_name}.pid
# You can kill this program by
# xargs kill -9 < xxx.pid
# xxx.pid is ${task_name}.pid file
执行量化操作
Fine-tune Llama 3.1 Ultra-Efficiently with Unsloth
A beginners guide to fine tuning LLM using LoRA
【Day 23】調教你的 AI 寵物：用微調讓 LLM 乖乖聽話