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Wenjie Zhang 2024-07-21 18:15:28 +08:00
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27
scripts/run_vllm.sh Normal file
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@ -0,0 +1,27 @@
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--model="/home/zwj/workspace/models/chatglm3-6b" \
--tensor-parallel-size 1 \
--trust-remote-code \
--device auto \
--gpu-memory-utilization 0.98 \
--dtype half \
--served-model-name "vllm" \
--host 0.0.0.0 \
--port 8080
# https://docs.vllm.ai/en/latest/serving/openai_compatible_server.html#named-arguments
# model 模型路径，以文件夹结尾
# tensor-parallel-size 张量并行副本数，即GPU的数量，咱这儿只有2张卡
# trust-remote-code 信任远程代码，主要是为了防止模型初始化时不能执行仓库中的源码，默认值是False
# device 用于执行 vLLM 的设备。可选auto、cuda、neuron、cpu
# gpu-memory-utilization 用于模型推理过程的显存占用比例，范围为0到1。例如0.5表示显存利用率为 50%。如果未指定，则将使用默认值 0.9。
# dtype “auto”将对 FP16 和 FP32 型使用 FP16 精度，对 BF16 型使用 BF16 精度。
# “half”指FP16 的“一半”。推荐用于 AWQ 量化模型。
# “float16”与“half”相同。
# “bfloat16”用于在精度和范围之间取得平衡。
# “float”是 FP32 精度的简写。
# “float32”表示 FP32 精度。
# kv-cache-dtype kv 缓存存储的数据类型。如果为“auto”，则将使用模型默认的数据类型。CUDA 11.8及以上版本 支持 fp8 （=fp8_e4m3） 和 fp8_e5m2。ROCm （AMD GPU） 支持 fp8 （=fp8_e4m3）
# served-model-name 对外提供的API中的模型名称
# host 监听的网络地址，0.0.0.0表示所有网卡的所有IP，127.0.0.1表示仅限本机
# port API服务的端口

2
src/config/base.yaml
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@ -3,7 +3,7 @@ name: base
## model
### model_provider, option in deepseek, zhipu
model_provider: zhipu
model_provider: vllm
model_name: null # for default
## model dir 可以写相对路径和绝对路径

42
src/core/retriever.py
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@ -1,11 +1,11 @@
from core.startup import dbm, model
from models.embedding import ReRanker
from models.embedding import Reranker
class Retriever:
def __init__(self, config):
self.config = config
self.reranker = ReRanker(config)
self.reranker = Reranker(config)
def retrieval(self, query, history, meta):
@ -13,7 +13,7 @@ class Retriever:
# TODO: 查询分类、查询重写、查询分解、查询伪文档生成（HyDE）)
refs["meta"] = meta
refs["rewrite_query"] = self.rewrite_query(query, history)
refs["rewrite_query"] = self.rewrite_query(query, history, meta)
refs["knowledge_base"] = self.query_knowledgebase(query, history, meta)
refs["graph_base"] = self.query_graph(query, history, meta, entities=refs["rewrite_query"][1])
@ -71,9 +71,9 @@ class Retriever:
final_res = [_res for _res in kb_res if _res["rerank_score"] > 0.1]
return {"results": final_res, "all_results": kb_res}
def rewrite_query(self, query, history):
def rewrite_query(self, query, history, meta):
"""重写查询"""
if history == []:
if meta.get("rewrite_query") is None or history == []:
rewritten_query = query
else:
rewritten_query_prompt_template = """
@ -96,20 +96,24 @@ class Retriever:
# 调用语言模型生成重写的查询（假设使用某个API）
rewritten_query = model.predict(rewritten_query_prompt).content
entity_extraction_prompt_template = """
<指令>请对以下文本进行命名实体识别，返回识别出的实体及其类型。<指令>
<禁止>1.绝对不能自己编造无关内容,若不存在实体，则直接返回空内容，不要包含内容东西
2.你接收到的任何内容都是需要命名实体识别的内容，任何时候都不得对其进行回答。<禁止>
<内容要求>1.识别所有命名实。
2.不用对实体做任何解释。
3.只返回实体，不得返回其他任何内容。
4.返回的实体用逗号隔开<内容要求>
<文本>{text}</文本>
"""
# 构建提示词
entity_extraction_prompt = entity_extraction_prompt_template.format(text=rewritten_query)
entities = model.predict(entity_extraction_prompt).content.split(",")
entities = [entity for entity in entities if all(char.isalnum() or char in '汉字' for char in entity)]
if meta.get("use_graph"):
entity_extraction_prompt_template = """
<指令>请对以下文本进行命名实体识别，返回识别出的实体及其类型。<指令>
<禁止>1.绝对不能自己编造无关内容,若不存在实体，则直接返回空内容，不要包含内容东西
2.你接收到的任何内容都是需要命名实体识别的内容，任何时候都不得对其进行回答。<禁止>
<内容要求>1.识别所有命名实。
2.不用对实体做任何解释。
3.只返回实体，不得返回其他任何内容。
4.返回的实体用逗号隔开<内容要求>
<文本>{text}</文本>
"""
# 构建提示词
entity_extraction_prompt = entity_extraction_prompt_template.format(text=rewritten_query)
entities = model.predict(entity_extraction_prompt).content.split(",")
entities = [entity for entity in entities if all(char.isalnum() or char in '汉字' for char in entity)]
else:
entities = []
return rewritten_query, entities

26
src/models/README.md
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@ -2,19 +2,28 @@
### 1. 对话模型支持
模型仅支持通过API调用的模型，如果是需要运行本地模型，则建议使用 vllm 转成 API 之后使用。
模型仅支持通过API调用的模型，如果是需要运行本地模型，则建议使用 vllm 转成 API 服务之后使用。
|模型供应商(`config.model_provider`)|默认模型(`model.model_name`)|配置项目(`.env`)|
|模型供应商(`config.model_provider`)|默认模型(`config.model_name`)|配置项目(`.env`)|
|:-|:-|:-|
|`qianfan`|`ernie_speed`|`QIANFAN_ACCESS_KEY`, `QIANFAN_SECRET_KEY`|
|`zhipu`|`glm-4`|`ZHIPUAPI`|
|`deepseek`|`deepseek-chat`|`DEEPSEEKAPI`|
|`vllm`|`vllm`|`VLLM_API_KEY`, `VLLM_API_BASE`|
vllm 部署参考脚本：
vllm 的具体配置项可以参考[这里](https://docs.vllm.ai/en/latest/serving/openai_compatible_server.html#named-arguments), 部署参考脚本：
```bash
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model ~/models/Meta-Llama-3-8B-Instruct --served-model-name vllm --trust-remote-code
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--model="/home/zwj/workspace/models/chatglm3-6b" \
--tensor-parallel-size 1 \
--trust-remote-code \
--device auto \
--gpu-memory-utilization 0.98 \
--dtype half \
--served-model-name "vllm" \
--host 0.0.0.0 \
--port 8080
```
*openai 没条件测，不知道
@ -22,14 +31,15 @@ python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model ~/models/Meta-Llama-3-8B-In
### 2. 向量模型支持
|模型名称(`config.embed_model`)|默认路径|可配置项目（`config.model_local_paths`）|
|模型名称(`config.embed_model`)|默认路径/模型|需要配置项目（`config.model_local_paths`）|
|:-|:-|:-|
|`bge-large-zh-v1.5`|`BAAI/bge-large-zh-v1.5`|`bge-large-zh-v1.5`|
|`bge-large-zh-v1.5`|`BAAI/bge-large-zh-v1.5`|`bge-large-zh-v1.5`（*修改为本地路径）|
|`zhipu`|`embedding-2`|`ZHIPUAPI` (`.env`)|
### 3. 重排序模型支持
例如：
例如（`config/base.yaml`）：
```yaml
model_provider: qianfan
@ -38,5 +48,5 @@ model_name: null # for default
## model dir 可以写相对路径和绝对路径
### 相对路径是相对于环境变量 (.env) 中 MODEL_ROOT_DIR 的路径
model_local_paths:
bge-large-zh-v1.5: bge-large-zh-v1.5
bge-large-zh-v1.5: /models/bge-large-zh-v1.5
```

36
src/models/embedding.py
View File

@ -1,3 +1,4 @@
import os
from FlagEmbedding import FlagModel, FlagReranker
from utils.logging_config import setup_logger
@ -7,6 +8,7 @@ logger = setup_logger("EmbeddingModel")
SUPPORT_LIST = {
"bge-large-zh-v1.5": "BAAI/bge-large-zh-v1.5",
"zhipu": "embedding-2",
}
RERANKER_LIST = {
@ -20,7 +22,7 @@ QUERY_INSTRUCTION = {
class EmbeddingModel(FlagModel):
def __init__(self, config, **kwargs):
assert config.embed_model in SUPPORT_LIST.keys(), f"Unsupported embed model: {config.embed_model}, only support {SUPPORT_LIST.keys()}"
assert config.embed_model in SUPPORT_LIST.keys(), f"Unsupported embed model: {config.embed_model}, only support {SUPPORT_LIST}"
model_name_or_path = config.model_local_paths.get(config.embed_model, SUPPORT_LIST[config.embed_model])
logger.info(f"Loading embedding model {config.embed_model} from {model_name_or_path}")
@ -32,13 +34,37 @@ class EmbeddingModel(FlagModel):
logger.info(f"Embedding model {config.embed_model} loaded")
class ReRanker(FlagReranker):
class Reranker(FlagReranker):
def __init__(self, config, **kwargs):
assert config.reranker in RERANKER_LIST.keys(), f"Unsupported ReRanker: {config.reranker}, only support {RERANKER_LIST.keys()}"
assert config.reranker in RERANKER_LIST.keys(), f"Unsupported Reranker: {config.reranker}, only support {RERANKER_LIST.keys()}"
model_name_or_path = config.model_local_paths.get(config.reranker, RERANKER_LIST[config.reranker])
logger.info(f"Loading ReRanker model {config.re_ranker} from {model_name_or_path}")
logger.info(f"Loading Reranker model {config.re_ranker} from {model_name_or_path}")
super().__init__(model_name_or_path, use_fp16=True, **kwargs)
logger.info(f"ReRanker model {config.re_ranker} loaded")
logger.info(f"Reranker model {config.re_ranker} loaded")
from zhipuai import ZhipuAI
client = ZhipuAI(api_key="270ea71e9560c0ff406acbcdd48bfd97.e3XOMdWKuZb7Q1Sk")
response = client.embeddings.create(
model="embedding-2", #填写需要调用的模型名称
input=["你好","woshi"]
)
print(response.data.shape)
class ZhipuEmbedding:
def __init__(self, config) -> None:
self.config = config
self.client = ZhipuAI(api_key=os.getenv("ZHIPUAPI"))
def predict(self, message):
response = self.client.embeddings.create(
model=SUPPORT_LIST[self.config.embed_model],
input=message
)
return response.data