在Intel CPU服务器上部署Qwen-1.8B-Chat模型并进行Query改写演示，可以按照以下步骤进行。这个过程包括环境准备、模型部署、Query改写演示以及优化和监控。
1. 环境准备
1.1 硬件要求
- CPU: 推荐使用Intel Xeon处理器（如第8代或更高版本）。
- 内存: 至少32GB RAM，推荐64GB或更高。
- 存储: 至少50GB可用空间，用于存储模型文件和数据。
1.2 软件要求
- 操作系统: Ubuntu 20.04 或 CentOS 8。
- Python版本: Python 3.8 或更高版本。
- 依赖库: 安装必要的Python库，如
transformers,torch,flask等。
安装依赖
# 更新系统 sudo apt-get update sudo apt-get install python3.8 python3.8-venv # 创建虚拟环境 python3.8 -m venv qwen_env source qwen_env/bin/activate # 安装Python依赖 pip install torch transformers flask sentence-transformers
2. 下载Qwen-1.8B-Chat模型
Qwen-1.8B-Chat模型可以从Hugging Face或其他支持的模型库下载。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer # 下载模型和分词器 model_name = "Qwen/Qwen-1.8B-Chat" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
3. 部署推荐系统
3.1 加载模型
将模型加载到内存中，并准备进行推理。
import torch # 检查是否有GPU，否则使用CPU device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model = model.to(device)
3.2 构建推荐系统
使用Qwen-1.8B-Chat模型构建一个简单的推荐系统，支持Query改写功能。
def query_rewrite(input_query): # 对输入进行分词 inputs = tokenizer(input_query, return_tensors="pt").to(device) # 生成改写后的Query outputs = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=50, num_return_sequences=1) rewritten_query = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return rewritten_query
4. 构建Web服务
使用Flask构建一个简单的Web服务，提供Query改写功能。
from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/rewrite', methods=['POST']) def rewrite(): data = request.json input_query = data.get("query", "") # 调用Query改写函数 rewritten_query = query_rewrite(input_query) # 返回结果 return jsonify({"original_query": input_query, "rewritten_query": rewritten_query}) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
5. 启动服务
在服务器上启动Flask服务。
python app.py
6. 测试Query改写功能
使用curl或Postman测试Query改写功能。
示例请求
curl -X POST http://localhost:5000/rewrite -H "Content-Type: application/json" -d '{"query": "推荐一部好看的电影"}'
示例响应
{ "original_query": "推荐一部好看的电影", "rewritten_query": "请推荐一部精彩的电影" }
7. 优化与监控
7.1 优化推理性能
- 量化模型: 使用INT8量化减少模型大小和推理时间。
- 批处理推理: 如果需要处理多个请求，可以启用批处理推理。
- 多线程: 使用多线程或异步处理提高并发性能。
7.2 监控与日志
- 日志记录: 使用
logging模块记录请求和响应。 - 性能监控: 使用Prometheus和Grafana监控服务器性能。
8. 示例代码总结
以下是完整的示例代码：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import torch from flask import Flask, request, jsonify # 加载模型和分词器 model_name = "Qwen/Qwen-1.8B-Chat" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) # 检查设备 device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model = model.to(device) # Query改写函数 def query_rewrite(input_query): inputs = tokenizer(input_query, return_tensors="pt").to(device) outputs = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=50, num_return_sequences=1) rewritten_query = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return rewritten_query # Flask服务 app = Flask(__name__) @app.route('/rewrite', methods=['POST']) def rewrite(): data = request.json input_query = data.get("query", "") rewritten_query = query_rewrite(input_query) return jsonify({"original_query": input_query, "rewritten_query": rewritten_query}) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
通过以上步骤，你可以在Intel CPU服务器上成功部署Qwen-1.8B-Chat推荐系统，并实现Query改写功能。
