[转帖]使用Transformers推理

https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca/wiki/%E4%BD%BF%E7%94%A8Transformers%E6%8E%A8%E7%90%86

Pages 32

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我们提供了命令行和Web图形界面两种方式使用原生Transformers进行推理。

以加载Chinese-Alpaca-7B模型为例（加载Chinese-Alpaca-Plus的方式见下面的加载Chinese-Alpaca-Plus）说明启动方式。

命令行交互形式

python scripts/inference_hf.py \
    --base_model path_to_original_llama_hf_dir \
    --lora_model path_to_chinese_llama_or_alpaca_lora \
    --with_prompt \
    --interactive

如果之前已执行了merge_llama_with_chinese_lora_to_hf.py脚本将lora权重合并，那么无需再指定--lora_model，启动方式更简单：

python scripts/inference_hf.py \
    --base_model path_to_merged_llama_or_alpaca_hf_dir \
    --with_prompt \
    --interactive

参数说明：

• --base_model {base_model} ：存放HF格式的LLaMA模型权重和配置文件的目录。如果之前合并生成的是PyTorch格式模型，请转换为HF格式
• --lora_model {lora_model} ：中文LLaMA/Alpaca LoRA解压后文件所在目录，也可使用Model Hub模型调用名称。若不提供此参数，则只加载--base_model指定的模型
• --tokenizer_path {tokenizer_path}：存放对应tokenizer的目录。若不提供此参数，则其默认值与--lora_model相同；若也未提供--lora_model参数，则其默认值与--base_model相同
• --with_prompt：是否将输入与prompt模版进行合并。如果加载Alpaca模型，请务必启用此选项！
• --interactive：以交互方式启动，以便进行多次单轮问答（此处不是llama.cpp中的上下文对话）
• --data_file {file_name}：非交互方式启动下，按行读取file_name中的的内容进行预测
• --predictions_file {file_name}：非交互式方式下，将预测的结果以json格式写入file_name
• --use_cpu: 仅使用CPU进行推理
• --gpus {gpu_ids}: 指定使用的GPU设备编号，默认为0。如使用多张GPU，以逗号分隔，如0,1,2

Web图形界面交互形式

该方式将启动Web前端页面进行交互，并且支持多轮对话。除transformers之外，需要安装gradio和mdtex2html：

pip install gradio
pip install mdtex2html

启动命令如下：

python scripts/gradio_demo.py \
	--base_model path_to_original_llama_hf_dir \
	--lora_model path_to_chinese_alpaca_lora

同样，如果已经执行了merge_llama_with_chinese_lora_to_hf.py脚本将lora权重合并，那么无需再指定--lora_model：

python scripts/gradio_demo.py --base_model path_to_merged_alpaca_hf_dir

参数说明：

• --base_model {base_model} ：存放HF格式的LLaMA模型权重和配置文件的目录。如果之前合并生成的是PyTorch格式模型，请转换为HF格式
• --lora_model {lora_model} ：中文Alpaca LoRA解压后文件所在目录，也可使用Model Hub模型调用名称。若不提供此参数，则只加载--base_model指定的模型
• --tokenizer_path {tokenizer_path}：存放对应tokenizer的目录。若不提供此参数，则其默认值与--lora_model相同；若也未提供--lora_model参数，则其默认值与--base_model相同
• --use_cpu: 仅使用CPU进行推理
• --gpus {gpu_ids}: 指定使用的GPU设备编号，默认为0。如使用多张GPU，以逗号分隔，如0,1,2

加载Chinese-Alpaca-Plus

目前两个脚本都不支持直接从LoRA权重加载Chinese-Alpaca-Plus进行推理；如要进行Chinese-Alpaca-Plus进的推理，请先合并模型，流程如下：

1. 使用merge_llama_with_chinese_lora.py合并lora，生成完整的hf格式模型权重：

python scripts/merge_llama_with_chinese_lora.py \
    --base_model path_to_hf_llama \
    --lora_model path_to_chinese_llama_plus_lora,path_to_chinese_alpaca_plus_lora \
    --output_type huggingface \
    --output_dir path_to_merged_chinese_alpaca_plus

1. 使用inference_hf.py或gradio_demo.py加载合并后的模型进行推理，如：

python scripts/inference_hf.py \
    --base_model path_to_merged_chinese_alpaca_plus \
    --with_prompt --interactive

注意事项

• 因不同框架的解码实现细节有差异，该脚本并不能保证复现llama.cpp的解码效果
• 该脚本仅为方便快速体验用，并未对推理速度做优化
• 如在CPU上运行7B模型推理，请确保有32GB内存；如在GPU上运行7B模型推理，请确保有20GB显存