请问modelscope部署生产环境，使用fastchat吗？

在ModelScope部署生产环境时，是否使用FastChat取决于具体的业务需求和技术实现方式。以下是详细的分析和解答：

1. FastChat的适用场景

FastChat是一个支持大型语言模型训练、服务和评估的智能聊天机器人系统，具有以下特点： - 支持多种大语言模型（如Vicuna、FastChat-T5等）。 - 提供Web UI和兼容OpenAI RESTful API的分布式多模型服务系统。

如果您需要一个开箱即用的聊天应用，并且希望快速搭建一个多模型支持的服务系统，FastChat是一个不错的选择。

2. ModelScope部署方式

ModelScope提供了多种部署方式，具体选择取决于您的技术栈和需求： - 通过PAI-EAS部署：适用于需要自定义模型服务的场景。您可以选择官方镜像（如modelscope-inference），并配置环境变量（如MODEL_ID、TASK等）来部署特定模型。 - 通过ACK集群部署：适用于需要GPU资源的高性能推理场景。例如，可以通过Arena工具部署自定义服务，并指定模型ID（如qwen/Qwen1.5-4B-Chat）。 - 通过弹性容器实例（ECI）部署：适用于需要快速启动和数据缓存优化的场景，例如通义千问-7B-Chat模型的部署。

3. FastChat与ModelScope的关系

FastChat本身并不是ModelScope的默认部署方案，但可以作为ModelScope模型的一种应用场景。以下是两者的结合方式： - 如果您希望通过FastChat提供基于ModelScope模型的服务，可以在FastChat中加载ModelScope社区的模型（如ZhipuAI/chatglm2-6b或ClueAI/ChatYuan-large-v2）。 - 部署FastChat时，可以通过Kubernetes（如ACK Serverless集群）创建应用实例，并挂载所需的ModelScope模型数据。

4. 是否推荐使用FastChat

• 推荐使用FastChat的情况：

  • 您需要一个支持多模型切换的聊天服务。
  • 您希望利用FastChat的Web UI和RESTful API快速构建应用。
  • 您对第三方模型的合法性和安全性有充分了解，并愿意承担相关责任。

• 不推荐使用FastChat的情况：

  • 您需要高度定制化的模型服务，建议直接使用ModelScope的官方部署工具（如PAI-EAS或ACK）。
  • 您对第三方模型的合法性或安全性存在顾虑。

5. 总结建议

如果您的生产环境需要快速搭建一个多模型支持的聊天服务，可以考虑使用FastChat加载ModelScope模型。但如果您的需求更偏向于高性能推理或特定模型的深度定制化服务，建议直接使用ModelScope提供的官方部署方案（如PAI-EAS或ACK）。

如有进一步需求，请明确说明您的具体场景，以便提供更精准的建议。