大语言模型工程化四----------baichuan-7B fastapi接口服务

baichuan-7B fastapi接口服务

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前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、环境安装

1 git clone https://github.com/baichuan-inc/baichuan-7B
2 pip install -r requirements.txt

二、baichuan-7B fastapi接口服务

1.baichuan-7B fastapi服务端代码

代码如下（示例）：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

app = FastAPI()

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("baichuan-inc/baichuan-7B", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("baichuan-inc/baichuan-7B", device_map="auto", trust_remote_code=True)


class TextGenerationInput(BaseModel):
    text: str


class TextGenerationOutput(BaseModel):
    generated_text: str


@app.post("/generate", response_model=TextGenerationOutput)
async def generate_text(input_data: TextGenerationInput):
    inputs = tokenizer(input_data.text, return_tensors='pt')
    inputs = inputs.to('cuda:0')
    pred = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64, repetition_penalty=1.1)
    generated_text = tokenizer.decode(pred.cpu()[0], skip_special_tokens=True)
    return TextGenerationOutput(generated_text=generated_text)


if __name__ == "__main__":
    import uvicorn

    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

2.接口调用代码

代码如下（示例）：

import requests

url = "http://127.0.0.1:8000/generate"
data = {
    
    
    "text": "登鹳雀楼->王之涣\n夜雨寄北->"
}

response = requests.post(url, json=data)
response_data = response.json()

print("Generated text:", response_data["generated_text"])

该处使用的url网络请求的数据。

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2.postman curl代码

代码如下（示例）：

curl --location --request POST 'http://127.0.0.1:8000/generate' \  
--header 'Content-Type: application/json' \  
--data-raw '{
    
      
    "text": "登鹳雀楼->王之涣\n夜雨寄北->"  
}' 

该处使用的url网络请求的数据。

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总结

以上就是今天要讲的内容
需要加大语言模型垂直领域训练交流讨论群的，请私信我