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【腾讯云HAI域探秘】不在五行之中的算命大师

在这里插入图片描述

文章目录

前言

今天下班的路上，在天桥上看到一位算命的先生，一直在想什么时候我去找他们算一卦，我一向对人物命运和未来很感兴趣，但是科学让我觉得找这些人没有必要性，随着今年

AI

的爆火，

ChatGPT

横空出世，

AI

的智能化得以体现，人类的的大脑好像也要迎来解放，然后我想利用人工智能来“算算自己的命数”,于是就有了构建这个“AI算命大师”的点子。

虽然掌握这些AI技术本身还需要一定功底,但通过

腾讯云HAI

只需几步就可以本地部署一个

ChatGLM

环境。我选择其中预置的

ChatGLM-6B

模型,并通过提示词训练它实现更多“算命”背景知识。

本文就围绕 

腾讯云HAI

来实现一个能24小时在线解答人们疑问的“AI算命大师”，利用它们实现与人对话式的“算命服务”。

相信

HAI

不仅可以为个人开发者提供很好的服务,对于企业级的AI应用也有很强大的支持能力。希望通过这个分享,能让更多AI爱好者了解到HAI带来的便利,也欢迎大家提出宝贵意见!

AI算命整体流程

  1. 利用HAI创建ChatGLM6B模型实例
  2. 构建大模型StreamAPI
  3. 设计提示词&构建AI算命大师客户端
  4. 将应用部署到 Cloudstudio

效果如下：

在这里插入图片描述

什么是高性能应用服务 HAI

腾讯云高性能应用服务 HAI 是为开发者量身打造的澎湃算力平台。无需复杂配置，便可享受即开即用的GPU云服务体验。在 HAI 中，根据应用智能匹配并推选出最适合的GPU算力资源，以确保您在数据科学、LLM、AI作画等高性能应用中获得最佳性价比。

HAI 服务优势

  • 智能选型 ：根据应用匹配推选GPU算力资源，实现最高性价比。同时，打通必备云服务组件，大幅简化云服务配置流程。
  • 一键部署 ：分钟级自动构建LLM、AI作画等应用环境。提供多种预装模型环境，包含如 StableDiffusion、ChatGLM2等热门模型。
  • 可视化界面 ：友好的图形界面，AI调试更为简单

GPU云服务器与高性能应用服务HAI的对比

为什么我们要考虑 

HAI

服务，却不直接去买 

GPU

服务器呢？这张图诠释了 

HAI

的价值与作用

在这里插入图片描述

一、创建HAI模型实例

产品目前还在处于需要申请，可能也是因为资源紧张吧，我们申请资格后，几分钟就会通过

  • 进入官网：https://cloud.tencent.com/act/pro/hai在这里插入图片描述
  • 进入控制台，点击新建在这里插入图片描述
  • 点击 新建 选择 AI模型

在这里插入图片描述

  • 等待创建完成 (预计等待3-8分钟，等待时间不计费)

这种状态就是创建成功了
在这里插入图片描述

1.1 算力连接

HAI 提供了两种算力连接方式

  • Gradio WebUI：通过 Gradio语言构建的 可视化界面
  • JupyterLab：通过 JupyterLab 可以在线管理服务资源以及及时基于环境体验模型在这里插入图片描述 这里我们可以先选择 Gradio WebUI连接体验一下模型

在这里插入图片描述

  • 预先测试一下 AI算命大师是否可以正常呢？

先把我设计好的提示词发给模型：

现在，你是一位算命大师师，善于进行六爻、梅花心易占卜。如果有人问你是谁，你要回答你是AI算命大师，你会对我输入的内容进行六爻、梅花心易占卜，占卜内容会以我的占卜内容是开头，对于占卜的结果你会使用白话输出给用户。请生成内容替换以下内容中所有的XXX，并严格按照以下形式输出最终结果：  好的，您的占卜问题是 XXX，让我为您进行占卜，我的占卜的结果是：

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
看样子效果还不错，赶紧通过 

API

接入到我们的应用中吧！

1.2 暴露API

  • 选择进入 jupyter_lab 页面 创建普通 API
apt-get update && apt-get install sudo
sudo apt-get update  
sudo apt-get install psmisc
sudo fuser -k 6889/tcp #执行这条命令将关闭 HAI提供的 chatglm2_gradio webui功能
cd ./ChatGLM2-6B
python api.py

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现在虽然启动了，但是我们还是访问不到，我们需要把安全组开启一下，因为默认安全策略是防止这些端口访问的

1.3 开放安全组

选择 入站规则 中的添加规则

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添加入站规则 (来源： 0.0.0.0/0 协议端口： TCP:8000)

在这里插入图片描述
这样我们就可以通过外网地址访问到我们的

API

了，我们通过 

Postman

测试一下

在这里插入图片描述
可以看到参数中有一个 

history

，请求中是用来维持我们整个会话上下文的，而响应的则是模型API将新的上下文返回，以保持会话的连续性，看我这里又接着问上次问的问题，模型可以理解到我说的是什么
在这里插入图片描述

二、构建大模型StreamAPI

简单API实际上已经可以满足需求了，但是如果一次性等结果返回，那么用户就会一直等待，如何让模型输出一点客户端看到一点呢？这就需要我们的 

stream API

同样，我们还是通过 

JupyterLab

连接， 在 

JupyterLab

中选择文件夹操作界面，依次打开 

root

文件夹下的 

ChatGLM2-6B

文件夹

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  • 创建一个 Python File ，拷贝以下代码并保存

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  • 将文件名修改为 chatglm2-6b-stream-api.py

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  • 将以下代码复制到chatglm2-6b-stream-api.py文件中并保存
# -*-coding:utf-8-*-
'''
File Name:chatglm2-6b-stream-api.py
Author:Luofan
Time:2023/6/26 13:33
'''

import os
import sys
import json
import torch
import uvicorn
import logging
import argparse
from fastapi import FastAPI
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from sse_starlette.sse import ServerSentEvent, EventSourceResponse

def getLogger(name, file_name, use_formatter=True):
    logger = logging.getLogger(name)
    logger.setLevel(logging.INFO)
    console_handler = logging.StreamHandler(sys.stdout)
    formatter = logging.Formatter('%(asctime)s    %(message)s')
    console_handler.setFormatter(formatter)
    console_handler.setLevel(logging.INFO)
    logger.addHandler(console_handler)
    if file_name:
        handler = logging.FileHandler(file_name, encoding='utf8')
        handler.setLevel(logging.INFO)
        if use_formatter:
            formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(message)s')
            handler.setFormatter(formatter)
        logger.addHandler(handler)
    return logger

logger = getLogger('ChatGLM', 'chatlog.log')

MAX_HISTORY = 3

class ChatGLM():
    def __init__(self) -> None:
        logger.info("Start initialize model...")
        self.tokenizer =  AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", revision="v1.0", trust_remote_code=True)
        self.model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", revision="v1.0", trust_remote_code=True).cuda()
        self.model.eval()
        logger.info("Model initialization finished.")

    def clear(self) -> None:
        if torch.cuda.is_available():
            with torch.cuda.device(f"cuda:{args.device}"):
                torch.cuda.empty_cache()
                torch.cuda.ipc_collect()

    def answer(self, query: str, history):
        response, history = self.model.chat(self.tokenizer, query, history=history)
        history = [list(h) for h in history]
        return response, history

    def stream(self, query, history):
        if query is None or history is None:
            yield {"query": "", "response": "", "history": [], "finished": True}
        size = 0
        response = ""
        for response, history in self.model.stream_chat(self.tokenizer, query, history):
            this_response = response[size:]
            history = [list(h) for h in history]
            size = len(response)
            yield {"delta": this_response, "response": response, "finished": False}
        logger.info("Answer - {}".format(response))
        yield {"query": query, "delta": "[EOS]", "response": response, "history": history, "finished": True}

def start_server(http_address: str, port: int, gpu_id: str):
    os.environ['CUDA_DEVICE_ORDER'] = 'PCI_BUS_ID'
    os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = gpu_id

    bot = ChatGLM()

    app = FastAPI()
    app.add_middleware(CORSMiddleware,
                       allow_origins=["*"],
                       allow_credentials=True,
                       allow_methods=["*"],
                       allow_headers=["*"]
                       )

    @app.get("/")
    def index():
        return {'message': 'started', 'success': True}

    @app.post("/chat")
    async def answer_question(arg_dict: dict):
        result = {"query": "", "response": "", "success": False}
        try:
            text = arg_dict["query"]
            ori_history = arg_dict["history"]
            logger.info("Query - {}".format(text))
            if len(ori_history) > 0:
                logger.info("History - {}".format(ori_history))
            history = ori_history[-MAX_HISTORY:]
            history = [tuple(h) for h in history]
            response, history = bot.answer(text, history)
            logger.info("Answer - {}".format(response))
            ori_history.append((text, response))
            result = {"query": text, "response": response,
                      "history": ori_history, "success": True}
        except Exception as e:
            logger.error(f"error: {e}")
        return result

    @app.post("/stream")
    def answer_question_stream(arg_dict: dict):
        def decorate(generator):
            for item in generator:
                #yield ServerSentEvent(json.dumps(item, ensure_ascii=False), event='delta')
                yield ServerSentEvent(json.dumps(item, ensure_ascii=False))

        try:
            text = arg_dict["query"]
            ori_history = arg_dict["history"]
            logger.info("Query - {}".format(text))
            if len(ori_history) > 0:
                logger.info("History - {}".format(ori_history))
            history = ori_history[-MAX_HISTORY:]
            history = [tuple(h) for h in history]
            return EventSourceResponse(decorate(bot.stream(text, history)))
        except Exception as e:
            logger.error(f"error: {e}")
            return EventSourceResponse(decorate(bot.stream(None, None)))

    @app.get("/free_gc")
    def free_gpu_cache():
        try:
            bot.clear()
            return {"success": True}
        except Exception as e:
            logger.error(f"error: {e}")
            return {"success": False}

    logger.info("starting server...")
    uvicorn.run(app=app, host=http_address, port=port, workers=1)

if __name__ == '__main__':

    parser = argparse.ArgumentParser(description='Stream API Service for ChatGLM2-6B')
    parser.add_argument('--device', '-d', help='device，-1 means cpu, other means gpu ids', default='0')
    parser.add_argument('--host', '-H', help='host to listen', default='0.0.0.0')
    parser.add_argument('--port', '-P', help='port of this service', default=8000)
    args = parser.parse_args()
    start_server(args.host, int(args.port), args.device)
  • 开启API服务
python chatglm2-6b-stream-api.py

这种回显就是正常的

在这里插入图片描述

  • 通过 Postman 测试一下

这时候我们的路由后面需要+ 

stream

，参数也变成 

query

了，我们的响应已经不是一次性发送了，而是间隔 

0.x

毫秒就会传输一次，用户就可以每次看到进度了
在这里插入图片描述
接下来就是对接到我们的客户端里了

三、设计提示词&构建AI算命大师客户端

  • 提示词

我们只需提示词提前让AI模型知道就可以，那么他每次在这个上下文中，这样就可以让AI变成精通六爻、梅花心易的大师！

现在，你是一位算命大师师，善于进行六爻、梅花心易占卜。如果有人问你是谁，你要回答你是AI算命大师，你会对我输入的内容进行六爻、梅花心易占卜，占卜内容会以我的占卜内容是开头，对于占卜的结果你会使用白话输出给用户。请生成内容替换以下内容中所有的XXX，并严格按照以下形式输出最终结果：  好的，您的占卜问题是 XXX，让我为您进行占卜，我的占卜的结果是：

我已经提前使用 

PHP

写好客户端了，大家先看一下我是如何将大模型集成到项目中的：

  1. 首先先将大模型的 API 作为我们的对话内容获取地址，比方说我这里输入的就是: ip + 端口 + stream
  2. 配置 history 的历史，我们需要让 AI 每次都在这个上下文中，意识到他是一个 AI算命大师
  3. 将用户的问题配置到 query 中

在这里插入图片描述

  • 启动服务
php -S0.0.0.0:80

在这里插入图片描述

  • 预览一下

在这里插入图片描述

  • 对我们的算命大师进行提问在这里插入图片描述

可以看到，

stream api

的效果也出来了，我们的算命大师也能根据我们的提示词进行相应输出，最重要的是算的好像还挺准，哈哈，应该是心理反应了。

为了让我们的应用能让更多的读者体验，我将代码放到 

github

中，并使用 腾讯云云端

IDE

Cloudstudio

进行部署，小伙伴们就不需要自己安装环境了，直接去云端

ide

中一键体验即可！

  • github code 地址：https://github.com/k9sec/chat_hai

四、将应用部署到 Cloudstudio

进入 

Cloudstudio

的控制台页面

点击创建工作空间
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  • 新建空间在这里插入图片描述
  • 安装php环境
apt update
apt install php -y

在这里插入图片描述

  • 启动服务
php -S 0.0.0.0:80
  • 预览&体验

因为代码中已经默认配置了我的大模型 

API

，所以我什么都不用配置就可以直接体验，大家可以将 

API

修改为自己的，就是访问自己的模型了

在这里插入图片描述

我对腾讯云HAI产品的看法

文章到这就是尾声了，不过我老是会去想，为什么会产生这个产品，我们又为什么要用它呢？

  • 产生HAI的原因

在AI爆火的今天，AI模型的训练和推理计算需求巨大,需要大量的GPU和CPU资源支持。对于个人开发者来说,自行购置这些高性能服务器的成本是非常高的。而企业如果自己建设AI基础设施,也需要投入很多人力物力来管理和维护。与此同时,随着AI技术的普及,越来越多的企业和开发者想把AI无缝应用于自己的产品和服务中。但对他们来说,模型训练、框架安装和环境配置等技术难点仍然很高。这就为企业和个人带来很大使用和应用AI的门槛。

所以,面对这些困难,AI计算力平台的产生就是为了解决这类问题。它通过将AI基础设施打包成云端服务的形式提供给用户,无需用户自行预备硬件和软件资源,也无需处理各种技术细节,就可以实现快速部署和使用AI能力。这大大降低了用户的使用成本和门槛,也推动了AI技术在更广泛领域的应用。

所以总体来说,腾讯云HAI的出现,是为了更好地解决用户AI计算需求,助力AI技术实际应用的发展。它通过将AI整合成标准化的服务,有效降低了用户使用AI的难度和成本。

  • 用HAI的原因

我认为腾讯云HAI平台给开发者带来以下几点主要价值:

  1. 提供强大的AI计算能力:开发者无需自行购买昂贵的GPU服务器,就可以通过平台获得海量的AI训练和推理资源。
  2. 降低技术门槛:平台已经预先封装和部署好各种常用的AI框架、库、模型等环境,开发者无需关注底层配置细节,可以更专注业务开发。
  3. 提升开发效率:开发者可以利用平台一键构建和部署各种AI应用,部署周期大幅缩短。同时提供可视化界面等开发工具,适应不同技能 。
  4. 降低项目成本:与自行建设AI基础设施相比,通过平台在线支付使用即可,性价比更高,避免了大规模资金和人力投入。
  5. 支持模型存储与版本管理:可以将训练好的模型直接上传到平台,实现高效的代码和数据共享。同时支持版本回退和数据集管理等功能。
  6. 更新频繁的模型和服务:开发者可以得到平台不断优化的硬件资源,并且随时获得主流模型的升级版本与新服务,与市场保持同步。
  7. 全球城市进行负载均衡:可以根据业务需要选择访问区域,享受全球覆盖的高性能网络,支撑大流量下的低延时响应。

腾讯云HAI通过简化开发流程和降低门槛,助力开发者以最佳状态开展AI项目研发与实验,这给开发者带来很大的价值。

文章小小总结与产品建议

算命未尝不可,但以科技进步的方式来“算”,也许会让我们对人生有更广阔的思考。这也正是我建立这个“AI算命大师”的初衷。希望通过这个案例,可以让更多人学习利用AI帮助解决实际问题。同时也欢迎大家提出意见,让这个“AI算命大师”能为更多人提供更专业更友好的服务。

根据本次的实践，我也总结了对HAI的一些思考。

发展趋势

  • 计算能力增强: 随着GPU性能不断增强,平台应该提供更高性能的机器类型，以后或许是秒级训练。(我的假设：或者通过多种训练过程的抽象，进行层的缓存，类似于docker，不知道是否可行)
  • 模型覆盖更广:目前平台支持的模型框架还比较有限，未来应该会支持更多主流框架和初创模型,满足更多应用场景。
  • 开放能力: 未来或许应该支持开发者接入和对接更多第三方组件,丰富应用能力。
  • …未完待续

不足

  • 可视化体验: 希望逐步完善对所有LLM的Web UI，目前还只有 ChatGLM 6B
  • 帮助中心: 还没有整体的最佳实践，也没有全面的知识库和在线支持体制,希望尽快完善，可以帮助开发者更快上手。
  • 计算资源还需要升级，同时开web ui 与 api 会造成显存不足
  • 希望后续完善后续资源管理机制,减少用户重新部署成本。

总体来说,

HAI

代表了AI算力平台向更易用和全面方向的发展,但还有不断优化的空间,以适应不断增加的个性化需求。

标签： 腾讯云 人工智能 chatgpt
本文转载自: https://blog.csdn.net/hacks8/article/details/134864214
版权归原作者 hacks8 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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