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工程落地实践|国产大模型 ChatGLM2-6B 阿里云上部署成功

技术琐话 2023-11-10

The following article is from 技术人生黄勇 Author 黄勇

 之前尝试过在各种不同的云平台、云算力,部署清华大模型 ChatGLM2-6B,有失败有成功,但不是很理想。这次使用免费的阿里云机器学习GPU资源,终于成功了。



01



本来以为今天的部署又要失败,却获得意外之喜,赶紧上来给朋友分享,同时记录一下过程。


之前的部署经历:


快捷部署清华大模型 ChatGLM2-6B,一键搞定 HuggingFace Space 空间


终于部署成功!GPU 云环境搭建 ChatGLM2-6B 坎坷路


这次有朋友介绍阿里云也有机器学习PAI,其中交互式建模DSW,可以用来部署自己的模型和数据集。


先分享免费使用国产大模型 ChatGLM2-6B 对话的地址:

https://8a27eb15-4d03-47fe.gradio.live/


在服务器上面命令行测试模型对话:


Web 服务对话界面:




02


实践过程‍


  1. 腾讯云部署失败。未找到相关的大模型的部署教程,从ECS云服务器的基础上开始部署,遇到很多大模型所需要的开发框架所需要的组件、资源的问题,坑无数,被折磨两天后,放弃了。 


  2. AutoDL AI算力云成功部署。优点:有成熟的大模型 docker 镜像,有可访问的huggingface 镜像站,下载模型的数据集和权重方便。缺点:收费-按小时收费,GPU 资源 RTX A5000 (0/1040) 收费 1.13元/小时,一个月大约813元,费用不低。


  3. Hugging face 的 space 成功部署。优点:有成熟的大模型 docker 镜像,本身提供空间可发布 Web 网站,以便用户访问。缺点:国内访问困难,也是 GPU 资源收费。


  4. 早些时候,试过阿里云部署,因为无法访问放在 Hugging face 上的数据和权重。提过工单询问,就是国内的国情使然,而且没有国内镜像站,建议下载后再上传到服务器。


    这次实在没有选择了,自古华山一条路,迄今黄河百汇成。

    再试试能不能解决模型和权重文件的问题。

  5. 从 Hugging face 下载七个1个多G的模型文件,和其他必要的文件。再从控制台上传到机器学习的空间上,总是失败,文件太大了。


  6. 再试方案:下载到本地,再上传到 Github - 因为阿里云可以访问。结果告知,上传 Github 超过100M的文件需要使用 Git-lfs (Large File Storge,即大文件存储),而且限制最多存储 1G 空间。这思路不行。


  7. 阿里技术支持小哥说用 OSS(Object Storage Service,对象存储服务),把文件传到 OSS 上。之后可以用两种方法来访问 oss 的文件:1. 在程序中添加读取 oss 上文件的代码;2. 用 ossutils 下载文件到机器学习的服务器空间。


  8. 那就开动吧,开通 OSS 对象存储服务,再上传模型权重文件到OSS。


  9. 根据帮助教程,安装 ossutils,生成账号的访问权限 key,填到 ossutils 配置中,再拷贝刚才上传文件。这过程遇到两个坑:

    1. key 不对,解决这个问题我就直接使用了全局的账号。

    2. 拷贝时的链接地址不能用 oss 控制台界面的https 地址,问了支持小哥,需要用 oss:// 协议地址。


  10. 最后总算是大功告成。使用地址:(已变)

    https://0b6b7c84-16c7-469c.gradio.live/


  11. 安装完之后,才发现国内清华云盘上有模型权重文件,地址见下方资源部分。如果能早点知道国内的地址,也许就可以直接从服务器上下载这几个大文件,不用上面折腾这么一大圈了。


  12. 阿里云的 GPU 目前免费提供三个月的试用。



03


相关教程、资源


【官方教程】

ChatGLM2-6B 部署与微调

https://www.bilibili.com/video/BV1D94y1i7Qp

视频中的 PPT 文件下载:

链接: https://pan.baidu.com/s/1T5vBCAPG2ahrI_H2jKnihw?pwd=mwmr 提取码: mwmr 


ChatGLM 的 Prompt 工程实践,真实案例详解

https://www.bilibili.com/video/BV1ic411c7gE


ChatGLM 模型权重清华云盘地址(全版本)

https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/674208019e314311ab5c/



04


专家知识库


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以分布式设计、架构、体系思想为基础,兼论研发相关的点点滴滴,不限于代码、质量体系和研发管理。

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