使用 FastChat 快速部署 LLM 服务

背景

FastChat 是以 UC Berkeley 主导的 Large Model Systems Organization 所开源的面向 LLM 的训练、推理与评估的开放平台，通过该平台可以快速部署多模型的 LLM 服务，并且通过 Web UI 以及兼容 OpenAI API 的 RESTful API 访问。

准备工作

使用虚拟环境

为了避免潜在的依赖冲突，在安装 Python 相关的依赖的时候推荐使用单独的虚拟环境进行管理。

# initiate virtual environment
python -m venv .venv
# activate virtual environemnt
source .venv/bin/activate
# upgrade `pip`
pip install -U pip

安装 FastChat

通过 pip 安装 FastChat：

pip install "fschat[model_worker,webui]"

在特定情况下，在安装过程中有可能会出现找不到 accelerator 模块的报错，可通过 pip install accelerator 手动安装。

安装 vLLM

为了得到更好的推理性能，我们在这边使用 vLLM 作为后端来加速推理。

通过 pip 安装 vLLM：

pip install vllm

vLLM 通过 PagedAttention¹ 以及基于 Ray 的张量并行来实现了高效的显存管理与并行计算，笔者将在另一篇文章当中详细介绍 vLLM 与 PagedAttention 的设计与实现，此处不再赘述。

（可选）获取 LLM 模型

由于在测试过程中我们使用的是内网环境，因此没办法在启动 FastChat 时自动下载模型，需要手动从 HuggingFace Hub 下载模型便于离线部署。

Hugging Face 提供了多种方式来下载模型，我们在这边选择使用 huggingface-cli。

pip install -U "huggingface_hub[cli]"

huggingface-cli download --resume-download --local-dir-use-symlinks False --token "hg_TOKEN" meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf --local-dir Llama-2-7b-chat-hf

使用 FastChat 部署 LLM

为了能够通过 Web 和 SDK 访问 LLM 服务，我们需要在服务器上部署以下 FastChat 的组件：

• Controller
• Worker
• Gradio Web Server
• OpenAI API Server

启动 Controller

启动 FastChat Controller：

python3 -m fastchat.serve.controller

默认端口为 21001，可通过 --port 指定。

启动 vLLM Worker

基于 vLLM Worker 和 LLM 启动推理服务：

python3 -m fastchat.serve.vllm_worker meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf --num-gpus 2

默认端口为 21002，可通过 --port 指定。FastChat 的 Worker 会向 Controller 注册自身，并通过心跳机制保持连接。

本文使用的是 meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf 模型，理论上在 FP16 精度下需要约 15G 的显存，因此我们在这边通过指定 --num-gpus 参数选择使用两块 RTX 3080（显存为 10G）。

本文使用 vLLM 作为推理后端，如果希望使用默认的推理后端的话可使用 fastchat.serve.model_worker。

由于 FastChat 的 vLLM Worker 在实现的时候使用了 PEP 584 中提出的针对字典的 Union Operator，该提案在 Python 3.9 中被实现，因此在 Python 3.8 的环境下运行会报错。lm-sys/FastChat#2824

可执行 sed -i 's/yield (json.dumps(ret | {"finish_reason": "none"}) + "\\0").encode()/yield (json.dumps({**ret | **{"finish_reason": "none"}}) + "\\0").encode()/g' .venv/venv/lib/python3.8/site-packages/fastchat/serve/vllm_worker.py 作为临时的解决方案。

2023-12-24 Update: 该 Pull Request 已被合并，应可在下一次 Release 被修复。

启动 Gradio Web Server

FastChat 基于 Gradio 提供了可视化交互聊天界面。

python3 -m fastchat.serve.gradio_web_server

默认端口为 7860，可通过 --port 指定。

如果在启动过程中报错的话，这有可能是由于 Gradio 的版本不兼容导致的，将 Gradio 降级至 3.48.0 即可解决。

启动 OpenAI API Server

python3 -m fastchat.serve.openai_api_server

默认端口为 8000，可通过 --port 指定。

使用 OpenAI SDK

本文使用的 OpenAI SDK 的版本为 v1，与 v0 版本的接口存在一定的差异，详情请访问 OpenAI Python SDK 的文档。

安装 OpenAI Python SDK：

pip install openai

使用 FastChat OpenAI API Server 的端点初始化 OpenAI 客户端：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="na")

model = "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf"

在启动 OpenAI API Server 的时候可通过参数 --api-keys 指定 API Key 的列表，在不指定的情况下在客户端填入任意值皆可。

注意：该方法将废弃。

创建 Completion：

prompt = "Once upon a time"

completion = client.completions.create(
    model=model,
    prompt=prompt,
    max_tokens=64
)
print(prompt + completion.choices[0].text)

Once upon a time, ......

创建 Chat Completion（Default）：

completion = client.chat.completions.create(
    model = model,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Say this is a test",
        }
    ],
)
print(completion.choices[0].message.content)

Hello, ......

创建 Chat Completion（Stream）

completion = client.chat.completions.create(
    model = model,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Say this is a test",
        }
    ],
    stream=True
)

for chunk in completion:
    if chunk.choices[0].finish_reason == "stop":
        break
    else:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Hello, ......

可以访问 OpenAI API 的文档获取更多的信息。

结语

本文介绍了如何快速使用 FastChat 在服务器上部署 LLM 服务。笔者先前对 LLM 知之甚少，仅通过一些通俗的介绍有着初步的认识，因此能够在这么短的时间内就能基于已有的模型部署出一个可用的 LLM 服务还是相当惊喜的。后续笔者可能还会围绕 LLM 相关的应用与系统进行更深入的了解与探索。

附录

环境

• Python v3.8.10
• FastChat v0.2.34
• vLLM v0.2.6

其它 LLM 推理框架与后端

ninehills/llm-inference-benchmark 提供了多种 LLM 推理框架与后端的性能对比，此处仅列出笔者有了解过的部分系统。

Frameworks:

• vllm-project/vllm
• bentoml/OpenLLM
• oobabooga/text-generation-webui
• huggingface/text-generation-inference
• xorbitsai/inference

Backends:

• huggingface/transformers
• huggingface/candle
• huggingface/text-generation-inference
• vllm-project/vllm
• NVIDIA/TensorRT-LLM
• microsoft/DeepSpeed-MII / DeepSpeed-FastGen