快速玩转 Llama2!机器学习 PAI 最佳实践(三)—快速部署WebUI

简介: 本实践将采用阿里云机器学习平台PAI-EAS 模块针对 Llama-2-13B-chat 进行部署。PAI-EAS是模型在线服务平台,支持将模型一键部署为在线推理服务或AI-Web应用,具备弹性扩缩的特点,适合需求高性价比模型服务的开发者。

📕 阿里云大语言模型(LLM)实战训练营火热开营中,点击报名参与


前言

近期,Meta 宣布大语言模型 Llama2 开源,包含7B、13B、70B不同尺寸,分别对应70亿、130亿、700亿参数量,并在每个规格下都有专门适配对话场景的优化模型Llama-2-Chat。Llama2 可免费用于研究场景和商业用途(但月活超过7亿以上的企业需要申请),对企业和开发者来说,提供了大模型研究的最新利器。


目前,Llama-2-Chat在大多数评测指标上超过了其他开源对话模型,并和一些热门闭源模型(ChatGPT、PaLM)相差不大。阿里云机器学习平台PAI第一时间针对 Llama2 系列模型进行适配,推出全量微调、Lora微调、推理服务等场景最佳实践,助力AI开发者快速开箱。以下我们将分别展示具体使用步骤。


  1. 【往期最佳实践】:
  2. 快速玩转 Llama2!机器学习 PAI 最佳实践(一)—低代码 Lora 微调及部署
  3. 快速玩转 Llama2!机器学习 PAI 最佳实践(二)—全参数微调训练
  4. 快速玩转 Llama2!机器学习 PAI 最佳实践(三)—快速部署WebUI


最佳实践:Llama2 快速部署 WebUI

  • 本实践将采用阿里云机器学习平台PAI-EAS 模块针对 Llama-2-13B-chat 进行部署。PAI-EAS是模型在线服务平台,支持将模型一键部署为在线推理服务或AI-Web应用,具备弹性扩缩的特点,适合需求高性价比模型服务的开发者。

一、服务部署

1、进入PAI-EAS模型在线服务页面。

  1. 登录PAI控制台https://pai.console.aliyun.com/
  2. 在左侧导航栏单击工作空间列表,在工作空间列表页面中单击待操作的工作空间名称,进入对应工作空间内。
  3. 在工作空间页面的左侧导航栏选择模型部署>模型在线服务(EAS),进入PAI EAS模型在线服务页面。

1.png

2、在PAI EAS模型在线服务页面,单击部署服务。

3、在部署服务页面,配置以下关键参数。

参数

描述

服务名称

自定义服务名称。本案例使用的示例值为:chatllm_llama2_13b

部署方式

选择镜像部署AI-Web应用

镜像选择

PAI平台镜像列表中选择chat-llm-webui,镜像版本选择1.0

由于版本迭代迅速,部署时镜像版本选择最高版本即可。

运行命令

服务运行命令:

  • 如果使用13b的模型进行部署:python webui/webui_server.py --listen --port=8000 --model-path=meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf --precision=fp16
  • 如果使用7b的模型进行部署:python webui/webui_server.py --listen --port=8000 --model-path=meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf

端口号输入:8000

资源组种类

选择公共资源组

资源配置方法

选择常规资源配置

资源配置选择

必须选择GPU类型,实例规格推荐使用ecs.gn6e-c12g1.3xlarge

13b的模型务必跑在gn6e及更高规格的机型上。

7b的模型可以跑在A10/GU30机型上。

额外系统盘

选择50GB

2.png

4、单击部署,等待一段时间即可完成模型部署。

二、启动WebUI进行模型推理

1、单击目标服务的服务方式列下的查看Web应用。

3.png

2、在WebUI页面,进行模型推理验证。

在对话框下方的输入界面输入对话内容,例如”请提供一个理财学习计划”,点击发送,即可开始对话。

4.png

What's More

  1. 本文提到的机器学习平台PAI对Llama2 系列模型进行适配,指为支持Llama2系列模型在PAI上的微调和推理,PAI进行了开发环境的适配。
  2. 本文主要展示了基于阿里云机器学习平台PAI快速进行Llama2微调及部署工作的实践,主要是面向7B和13B尺寸的。后续,我们将展示如何基于PAI进行70B尺寸的 Llama-2-70B 的微调及部署工作,敬请期待。
  3. 上述实验中,【最佳实践三:Llama2 快速部署 WebUI】支持免费试用机型运行,欢迎点击【阅读原文】前往阿里云使用中心领取“PAI-EAS”免费试用后前往PAI控制台体验。


【往期最佳实践】:

  1. 快速玩转 Llama2!机器学习 PAI 最佳实践(一)—低代码 Lora 微调及部署
  2. 快速玩转 Llama2!机器学习 PAI 最佳实践(二)—全参数微调训练
  3. 快速玩转 Llama2!机器学习 PAI 最佳实践(三)—快速部署WebUI


📕大语言模型(LLM)实战训练营入口:立即参与


参考资料:

  1. Llama2: Inside the Model https://ai.meta.com/llama/#inside-the-model
  2. Llama 2 Community License Agreement https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries/llama-downloads/
  3. HuggingFace Open LLM Leaderboard https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard
  4. 阿里云机器学习平台PAI:https://www.aliyun.com/product/bigdata/learn

特别提示您 Llama2 属于国外公司开发的限制性开源模型,请您务必在使用前仔细阅读并遵守 Llama2 的许可协议,尤其是其限制性许可条款(如月活超过7亿以上的企业需申请额外许可)和免责条款等。

此外提醒您务必遵守适用国家的法律法规,若您利用 Llama2 向中国境内公众提供服务,请遵守国家的各项法律法规要求,尤其不得从事或生成危害国家、社会、他人权益等行为和内容。

相关实践学习
使用PAI+LLaMA Factory微调Qwen2-VL模型,搭建文旅领域知识问答机器人
使用PAI和LLaMA Factory框架,基于全参方法微调 Qwen2-VL模型,使其能够进行文旅领域知识问答,同时通过人工测试验证了微调的效果。
机器学习概览及常见算法
机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能的核心,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,它是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。 本课程将带你入门机器学习,掌握机器学习的概念和常用的算法。
目录
相关文章
|
10月前
|
人工智能 自然语言处理 运维
【新模型速递】PAI-Model Gallery云上一键部署Kimi K2模型
月之暗面发布开源模型Kimi K2,采用MoE架构,参数达1T,激活参数32B,具备强代码能力及Agent任务处理优势。在编程、工具调用、数学推理测试中表现优异。阿里云PAI-Model Gallery已支持云端部署,提供企业级方案。
587 0
【新模型速递】PAI-Model Gallery云上一键部署Kimi K2模型
|
机器学习/深度学习 人工智能 JSON
【解决方案】DistilQwen2.5-R1蒸馏小模型在PAI-ModelGallery的训练、评测、压缩及部署实践
阿里云的人工智能平台 PAI,作为一站式的机器学习和深度学习平台,对DistilQwen2.5-R1模型系列提供了全面的技术支持。无论是开发者还是企业客户,都可以通过 PAI-ModelGallery 轻松实现 Qwen2.5 系列模型的训练、评测、压缩和快速部署。本文详细介绍在 PAI 平台使用 DistilQwen2.5-R1 蒸馏模型的全链路最佳实践。
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
Cosmos on PAI系列一:PAI-Model Gallery云上一键部署NVIDIA Cosmos Reason-1
本篇文章介绍 Cosmos 最新世界基础模型 Cosmos Reason-1 如何在阿里云人工智能平台 PAI 上进行快速部署使用。
|
人工智能 JSON 算法
【解决方案】DistilQwen2.5-DS3-0324蒸馏小模型在PAI-ModelGallery的训练、评测、压缩及部署实践
DistilQwen 系列是阿里云人工智能平台 PAI 推出的蒸馏语言模型系列,包括 DistilQwen2、DistilQwen2.5、DistilQwen2.5-R1 等。本文详细介绍DistilQwen2.5-DS3-0324蒸馏小模型在PAI-ModelGallery的训练、评测、压缩及部署实践。
|
人工智能 运维 API
PAI-Model Gallery云上一键部署阶跃星辰新模型Step1X-Edit
4月27日,阶跃星辰正式发布并开源图像编辑大模型 Step1X-Edit,性能达到开源 SOTA。Step1X-Edit模型总参数量为19B,实现 MLLM 与 DiT 的深度融合,在编辑精度与图像保真度上实现大幅提升,具备语义精准解析、身份一致性保持、高精度区域级控制三项关键能力;支持文字替换、风格迁移等11 类高频图像编辑任务类型。在最新发布的图像编辑基准 GEdit-Bench 中,Step1X-Edit 在语义一致性、图像质量与综合得分三项指标上全面领先现有开源模型,比肩 GPT-4o 与 Gemin。PAI-ModelGallery 支持Step1X-Edit一键部署方案。
|
10月前
|
人工智能 自然语言处理 运维
【新模型速递】PAI-Model Gallery云上一键部署gpt-oss系列模型
阿里云 PAI-Model Gallery 已同步接入 gpt-oss 系列模型,提供企业级部署方案。
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
PAI Model Gallery 支持云上一键部署 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 系列模型
DeepSeek 系列模型以其卓越性能在全球范围内备受瞩目,多次评测中表现优异,性能接近甚至超越国际顶尖闭源模型(如OpenAI的GPT-4、Claude-3.5-Sonnet等)。企业用户和开发者可使用 PAI 平台一键部署 DeepSeek 系列模型,实现 DeepSeek 系列模型与现有业务的高效融合。
|
API 开发工具 Python
阿里云PAI部署DeepSeek及调用
本文介绍如何在阿里云PAI EAS上部署DeepSeek模型,涵盖7B模型的部署、SDK和API调用。7B模型只需一张A10显卡,部署时间约10分钟。文章详细展示了模型信息查看、在线调试及通过OpenAI SDK和Python Requests进行调用的步骤,并附有测试结果和参考文档链接。
4150 11
阿里云PAI部署DeepSeek及调用
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【新模型速递】PAI-Model Gallery云上一键部署MiniMax-M1模型
MiniMax公司6月17日推出4560亿参数大模型M1,采用混合专家架构和闪电注意力机制,支持百万级上下文处理,高效的计算特性使其特别适合需要处理长输入和广泛思考的复杂任务。阿里云PAI-ModelGallery现已接入该模型,提供一键部署、API调用等企业级解决方案,简化AI开发流程。
|
机器学习/深度学习 人工智能 JSON
DistilQwen-ThoughtX 蒸馏模型在 PAI-ModelGallery 的训练、评测、压缩及部署实践
通过 PAI-ModelGallery,可一站式零代码完成 DistilQwen-ThoughtX 系列模型的训练、评测、压缩和部署。

相关产品

  • 人工智能平台 PAI