创建python=3.10.13,pytorch=2.0.1虚拟环境,也可以直接克隆一个pytorch=2.0.1的环境
conda create --name internlm-demo --clone=/root/share/conda_envs/internlm-base
激活internlm-demo环境
conda activate internlm-demo
安装demo需要的依赖包
# 升级pip
python -m pip install --upgrade pip
pip install modelscope==1.9.5
pip install transformers==4.35.2
pip install streamlit==1.24.0
pip install sentencepiece==0.1.99
pip install accelerate==0.24.1
直接拷贝
InternStudio平台的 share 目录下已经为我们准备了全系列的 InternLM 模型,所以我们可以直接复制即可。使用如下命令复制:
mkdir -p /root/data/model/Shanghai_AI_Laboratory # 在root路径下创建model文件,在model文件下创建Shanghai_AI_Laboratory
cp -r /root/share/temp/model_repos/internlm-chat-7b /root/data/model/Shanghai_AI_Laboratory # 将模型拷贝到Shanghai_AI_Laboratory文件夹下
网络下载
import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os
model_dir = snapshot_download('Shanghai_AI_Laboratory/internlm-chat-7b', cache_dir='/root/data/model', revision='v1.0.3')
在已完成 InternLM 的部署基础上,还需要安装以下依赖包:
pip install langchain==0.0.292
pip install gradio==4.4.0
pip install chromadb==0.4.15
pip install sentence-transformers==2.2.2
pip install unstructured==0.10.30
pip install markdown==3.3.7
下载词向量模型Sentence Transformer
使用 huggingface 官方提供的 huggingface-cli 命令行工具,安装huggingface依赖包
pip install -U huggingface_hub
在和/root/data 目录下新建python文件 download_hf.py
import os
# 设置环境变量
os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com' # 使用镜像,不然连不上外网
# 下载模型
os.system('huggingface-cli download --resume-download sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 --local-dir /root/data/model/sentence-transformer')
在终端进入 /root/data 目录下执行该脚本即可自动开始下载:
python download_hf.py
我们在使用开源词向量模型构建开源词向量的时候,需要用到第三方库 nltk 的一些资源。
使用以下命令下载NLTK资源
cd /root
git clone https://gitee.com/yzy0612/nltk_data.git --branch gh-pages
cd nltk_data
mv packages/* ./
cd tokenizers
unzip punkt.zip
cd ../taggers
unzip averaged_perceptron_tagger.zip
我们选择由上海人工智能实验室开源的一系列大模型工具开源仓库作为语料库来源,包括:
首先我们需要将上述远程开源仓库 Clone 到本地
# 进入到数据库盘
cd /root/data
# clone 上述开源仓库
git clone https://gitee.com/open-compass/opencompass.git
git clone https://gitee.com/InternLM/lmdeploy.git
git clone https://gitee.com/InternLM/xtuner.git
git clone https://gitee.com/InternLM/InternLM-XComposer.git
git clone https://gitee.com/InternLM/lagent.git
git clone https://gitee.com/InternLM/InternLM.git
为语料处理方便,我们将选用上述仓库中所有的 markdown、txt 文件作为示例语料库。注意,也可以选用其中的代码文件加入到知识库中,但需要针对代码文件格式进行额外处理(因为代码文件对逻辑联系要求较高,且规范性较强,在分割时最好基于代码模块进行分割再加入向量数据库)
我们首先将上述仓库中所有满足条件的文件路径找出来,我们定义一个函数,该函数将递归指定文件夹路径,返回其中所有满足条件(即后缀名为 .md 或者 .txt 的文件)的文件路径:
import os
def get_files(dir_path):
# args:dir_path,目标文件夹路径
file_list = []
for filepath, dirnames, filenames in os.walk(dir_path):
# os.walk 函数将递归遍历指定文件夹
for filename in filenames:
# 通过后缀名判断文件类型是否满足要求
if filename.endswith(".md"):
# 如果满足要求,将其绝对路径加入到结果列表
file_list.append(os.path.join(filepath, filename))
elif filename.endswith(".txt"):
file_list.append(os.path.join(filepath, filename))
return file_list
得到所有目标文件路径之后,我们可以使用 LangChain 提供的 FileLoader 对象来加载目标文件,得到由目标文件解析出的纯文本内容。由于不同类型的文件需要对应不同的 FileLoader,我们判断目标文件类型,并针对性调用对应类型的 FileLoader,同时,调用 FileLoader 对象的 load 方法来得到加载之后的纯文本对象:
from tqdm import tqdm
from langchain.document_loaders import UnstructuredFileLoader
from langchain.document_loaders import UnstructuredMarkdownLoader
def get_text(dir_path):
# args:dir_path,目标文件夹路径
# 首先调用上文定义的函数得到目标文件路径列表
file_lst = get_files(dir_path)
# docs 存放加载之后的纯文本对象
docs = []
# 遍历所有目标文件
for one_file in tqdm(file_lst):
file_type = one_file.split('.')[-1]
if file_type == 'md':
loader = UnstructuredMarkdownLoader(one_file)
elif file_type == 'txt':
loader = UnstructuredFileLoader(one_file)
else:
# 如果是不符合条件的文件,直接跳过
continue
docs.extend(loader.load())
return docs
LangChain 提供了多种文本分块工具,此处我们使用字符串递归分割器,并选择分块大小为 500,块重叠长度为 15
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=500, chunk_overlap=150)
split_docs = text_splitter.split_documents(docs)
选用开源词向量模型 Sentence Transformer 来进行文本向量化。LangChain 提供了直接引入 HuggingFace 开源社区中的模型进行向量化的接口:
from langchain.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddings
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="/root/data/model/sentence-transformer")
选择 Chroma 作为向量数据库,基于上文分块后的文档以及加载的开源向量化模型,将语料加载到指定路径下的向量数据库:
from langchain.vectorstores import Chroma
# 定义持久化路径
persist_directory = 'data_base/vector_db/chroma'
# 加载数据库
vectordb = Chroma.from_documents(
documents=split_docs,
embedding=embeddings,
persist_directory=persist_directory # 允许我们将persist_directory目录保存到磁盘上
)
# 将加载的向量数据库持久化到磁盘上
vectordb.persist()
在root/data文件夹下新建一个demo文件夹,在在demo文件下建一个create_db.py文件
# 首先导入所需第三方库
from langchain.document_loaders import UnstructuredFileLoader
from langchain.document_loaders import UnstructuredMarkdownLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from tqdm import tqdm
import os
# 获取文件路径函数
def get_files(dir_path):
# args:dir_path,目标文件夹路径
file_list = []
for filepath, dirnames, filenames in os.walk(dir_path):
# os.walk 函数将递归遍历指定文件夹
for filename in filenames:
# 通过后缀名判断文件类型是否满足要求
if filename.endswith(".md"):
# 如果满足要求,将其绝对路径加入到结果列表
file_list.append(os.path.join(filepath, filename))
elif filename.endswith(".txt"):
file_list.append(os.path.join(filepath, filename))
return file_list
# 加载文件函数
def get_text(dir_path):
# args:dir_path,目标文件夹路径
# 首先调用上文定义的函数得到目标文件路径列表
file_lst = get_files(dir_path)
# docs 存放加载之后的纯文本对象
docs = []
# 遍历所有目标文件
for one_file in tqdm(file_lst):
file_type = one_file.split('.')[-1]
if file_type == 'md':
loader = UnstructuredMarkdownLoader(one_file)
elif file_type == 'txt':
loader = UnstructuredFileLoader(one_file)
else:
# 如果是不符合条件的文件,直接跳过
continue
docs.extend(loader.load())
return docs
# 目标文件夹
tar_dir = [
"/root/data/InternLM",
"/root/data/InternLM-XComposer",
"/root/data/lagent",
"/root/data/lmdeploy",
"/root/data/opencompass",
"/root/data/xtuner"
]
# 加载目标文件
docs = []
for dir_path in tar_dir:
docs.extend(get_text(dir_path))
# 对文本进行分块
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=500, chunk_overlap=150)
split_docs = text_splitter.split_documents(docs)
# 加载开源词向量模型
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="/root/data/model/sentence-transformer")
# 构建向量数据库
# 定义持久化路径
persist_directory = 'data_base/vector_db/chroma'
# 加载数据库
vectordb = Chroma.from_documents(
documents=split_docs,
embedding=embeddings,
persist_directory=persist_directory # 允许我们将persist_directory目录保存到磁盘上
)
# 将加载的向量数据库持久化到磁盘上
vectordb.persist()
执行create_db.py文件,完成后就会生成一个data_base向量数据库
为便捷构建 LLM 应用,我们需要基于本地部署的 InternLM,继承 LangChain 的 LLM 类自定义一个 InternLM LLM 子类,从而实现将 InternLM 接入到 LangChain 框架中。在root/data/demo文件夹下建立一个LLM.py文件:
from langchain.llms.base import LLM
from typing import Any, List, Optional
from langchain.callbacks.manager import CallbackManagerForLLMRun
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
class InternLM_LLM(LLM):
# 基于本地 InternLM 自定义 LLM 类
tokenizer : AutoTokenizer = None
model: AutoModelForCausalLM = None
def __init__(self, model_path :str):
# model_path: InternLM 模型路径
# 从本地初始化模型
super().__init__()
print("正在从本地加载模型...")
self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True).to(torch.bfloat16).cuda()
self.model = self.model.eval()
print("完成本地模型的加载")
def _call(self, prompt : str, stop: Optional[List[str]] = None,
run_manager: Optional[CallbackManagerForLLMRun] = None,
**kwargs: Any):
# 重写调用函数
system_prompt = """You are an AI assistant whose name is InternLM (书生·浦语).
- InternLM (书生·浦语) is a conversational language model that is developed by Shanghai AI Laboratory (上海人工智能实验室). It is designed to be helpful, honest, and harmless.
- InternLM (书生·浦语) can understand and communicate fluently in the language chosen by the user such as English and 中文.
"""
messages = [(system_prompt, '')]
response, history = self.model.chat(self.tokenizer, prompt , history=messages)
return response
@property
def _llm_type(self) -> str:
return "InternLM"
在上述类定义中,我们分别重写了构造函数和 _call 函数:对于构造函数,我们在对象实例化的一开始加载本地部署的 InternLM 模型,从而避免每一次调用都需要重新加载模型带来的时间过长;_call 函数是 LLM 类的核心函数,LangChain 会调用该函数来调用 LLM,在该函数中,我们调用已实例化模型的 chat 方法,从而实现对模型的调用并返回调用结果。
将上文构建的向量数据库导入进来,我们可以直接通过 Chroma 以及上文定义的词向量模型来加载已构建的数据库
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddings
import os
# 定义 Embeddings
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="/root/data/model/sentence-transformer")
# 向量数据库持久化路径
persist_directory = 'data_base/vector_db/chroma'
# 加载数据库
vectordb = Chroma(
persist_directory=persist_directory,
embedding_function=embeddings
)
上述代码得到的 vectordb 对象即为我们已构建的向量数据库对象,该对象可以针对用户的 query 进行语义向量检索,得到与用户提问相关的知识片段
实例化一个基于 InternLM 自定义的 LLM 对象
from LLM import InternLM_LLM
llm = InternLM_LLM(model_path = "/root/data/model/Shanghai_AI_Laboratory/internlm-chat-7b")
llm.predict("你是谁")
构建一个 Prompt Template,在检索之后,LangChain 会将检索到的相关文档片段填入到 Template 的变量中,从而实现带知识的 Prompt 构建,基于 LangChain 的 Template 基类来实例化这样一个 Template 对象:
from langchain.prompts import PromptTemplate
# 我们所构造的 Prompt 模板
template = """使用以下上下文来回答用户的问题。如果你不知道答案,就说你不知道。总是使用中文回答。
问题: {question}
可参考的上下文:
···
{context}
···
如果给定的上下文无法让你做出回答,请回答你不知道。
有用的回答:"""
# 调用 LangChain 的方法来实例化一个 Template 对象,该对象包含了 context 和 question 两个变量,在实际调用时,这两个变量会被检索到的文档片段和用户提问填充
QA_CHAIN_PROMPT = PromptTemplate(input_variables=["context","question"],template=template)
可以调用 LangChain 提供的检索问答链构造函数,基于我们的自定义 LLM、Prompt Template 和向量知识库来构建一个基于 InternLM 的检索问答链:
from langchain.chains import RetrievalQA
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm,retriever=vectordb.as_retriever(),return_source_documents=True,chain_type_kwargs={"prompt":QA_CHAIN_PROMPT})
端口映射到本地,在本地浏览器才可浏览
在本地打开Power Shell终端,SSH公钥默认存储在 ~/.ssh/id_rsa.pub,可以通过系统自带的 cat 工具查看文件内容
将公钥复制到剪贴板中,然后回到 InternStudio 控制台,点击配置 SSH Key
将刚刚复制的公钥添加进入即可
在本地终端输入以下指令 .7860 是在服务器中打开的端口,而 33090 是根据开发机的端口进行更改
ssh -CNg -L 7860:127.0.0.1:7860 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 33854
完成上述核心功能后,我们可以基于 Gradio 框架将其部署到 Web 网页,从而搭建一个小型 Demo。在root/data/demo/文件夹下创建web_demo.py文件
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddings
import os
from LLM import InternLM_LLM
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import RetrievalQA
import gradio as gr
def load_chain():
# 加载问答链
# 定义 Embeddings
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="/root/data/model/sentence-transformer")
# 向量数据库持久化路径
persist_directory = 'data_base/vector_db/chroma'
# 加载数据库
vectordb = Chroma(
persist_directory=persist_directory, # 允许我们将persist_directory目录保存到磁盘上
embedding_function=embeddings
)
# 加载自定义 LLM
llm = InternLM_LLM(model_path = "/root/data/model/Shanghai_AI_Laboratory/internlm-chat-7b")
# 定义一个 Prompt Template
template = """使用以下上下文来回答最后的问题。如果你不知道答案,就说你不知道,不要试图编造答
案。尽量使答案简明扼要。总是在回答的最后说“谢谢你的提问!”。
{context}
问题: {question}
有用的回答:"""
QA_CHAIN_PROMPT = PromptTemplate(input_variables=["context","question"],template=template)
# 运行 chain
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm,retriever=vectordb.as_retriever(),return_source_documents=True,chain_type_kwargs={"prompt":QA_CHAIN_PROMPT})
return qa_chain
class Model_center():
"""
存储检索问答链的对象
"""
def __init__(self):
# 构造函数,加载检索问答链
self.chain = load_chain()
def qa_chain_self_answer(self, question: str, chat_history: list = []):
"""
调用问答链进行回答
"""
if question == None or len(question) < 1:
return "", chat_history
try:
chat_history.append(
(question, self.chain({"query": question})["result"]))
# 将问答结果直接附加到问答历史中,Gradio 会将其展示出来
return "", chat_history
except Exception as e:
return e, chat_history
# 实例化核心功能对象
model_center = Model_center()
# 创建一个 Web 界面
block = gr.Blocks()
with block as demo:
with gr.Row(equal_height=True):
with gr.Column(scale=15):
# 展示的页面标题
gr.Markdown("""<h1><center>InternLM</center></h1>
<center>书生浦语</center>
""")
with gr.Row():
with gr.Column(scale=4):
# 创建一个聊天机器人对象
chatbot = gr.Chatbot(height=450, show_copy_button=True)
# 创建一个文本框组件,用于输入 prompt。
msg = gr.Textbox(label="Prompt/问题")
with gr.Row():
# 创建提交按钮。
db_wo_his_btn = gr.Button("Chat")
with gr.Row():
# 创建一个清除按钮,用于清除聊天机器人组件的内容。
clear = gr.ClearButton(
components=[chatbot], value="Clear console")
# 设置按钮的点击事件。当点击时,调用上面定义的 qa_chain_self_answer 函数,并传入用户的消息和聊天历史记录,然后更新文本框和聊天机器人组件。
db_wo_his_btn.click(model_center.qa_chain_self_answer, inputs=[
msg, chatbot], outputs=[msg, chatbot])
gr.Markdown("""提醒:<br>
1. 初始化数据库时间可能较长,请耐心等待。
2. 使用中如果出现异常,将会在文本输入框进行展示,请不要惊慌。 <br>
""")
gr.close_all()
# 直接启动
demo.launch()
直接通过python运行web_demo.py文件即可
运行结果示例: