基于ChatGLM2和OpenVINO?打造中文聊天助手

基于ChatGLM2和OpenVINO?打造中文聊天助手

ChatGLM 是由清華大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的是一個(gè)開源的、支持中英雙語的類 ChatGPT 大語言模型，它能生成相當(dāng)符合人類偏好的回答, ChatGLM2 是開源中英雙語對(duì)話模型 ChatGLM 的第二代版本，在保留了初代模型對(duì)話流暢、部署門檻較低等眾多優(yōu)秀特性的基礎(chǔ)之上，通過全面升級(jí)的基座模型，帶來了更強(qiáng)大的性能，更長的上下文，并且該模型對(duì)學(xué)術(shù)研究完全開放，登記后亦允許免費(fèi)商業(yè)使用。接下來我們分享一下如何基于 ChatGLM2-6B 和 OpenVINO? 工具套件來打造一款聊天機(jī)器人。

注1：由于 ChatGLM2-6B 對(duì)在模型轉(zhuǎn)換和運(yùn)行過程中對(duì)內(nèi)存的占用較高，推薦使用支持 128Gb 以上內(nèi)存的的服務(wù)器終端作為測(cè)試平臺(tái)。

注2：本文僅分享部署 ChatGLM2-6B 原始預(yù)訓(xùn)練模型的方法，如需獲得自定義知識(shí)的能力，需要對(duì)原始模型進(jìn)行 Fine-tune；如需獲得更好的推理性能，可以使用量化后的模型版本。

OpenVINO?

模型導(dǎo)出

**第一步，**我們需要下載 ChatGLM2-6B 模型，并將其導(dǎo)出為 OpenVINO? 所支持的IR格式模型進(jìn)行部署，由于 ChatGLM 團(tuán)隊(duì)已經(jīng)將 6B 版本的預(yù)訓(xùn)練模型發(fā)布在 Hugging Face 平臺(tái)上，支持通過 Transformer 庫進(jìn)行推理，但不支持基于Optimum 的部署方式（可以參考Llama2的文章），因此這里我們需要提取 Transformer 中的 ChatGLM2 的 PyTorch 模型對(duì)象，并實(shí)現(xiàn)模型文件的序列化。主要步驟可以分為：

1.獲取 PyTorch 模型對(duì)象

通過Transformer庫獲取PyTorch對(duì)象，由于目前Transformer中原生的ModelForCausalLM類并不支持ChatGLM2模型架構(gòu)，因此需要添加trust_remote_code=True參數(shù)，從遠(yuǎn)程模型倉庫中獲取模型結(jié)構(gòu)信息，并下載權(quán)重。

2.模擬并獲取模型的輸入輸出參數(shù)

在調(diào)用 torch.onnx.export 接口將模型對(duì)象導(dǎo)出為 ONNX 文件之前，我們首先需要獲取模型的輸入和輸出信息。由于 ChatGLM2 存在 KV cache 機(jī)制，因此這個(gè)步驟中會(huì)模擬第一次文本生成時(shí)不帶 cache 的輸入，并將其輸出作為第二次迭代時(shí)的 cache 輸入，再通過第二次迭代來驗(yàn)證輸入數(shù)據(jù)是否完整。以下分別第一次和第二次迭代的 PyTorch 代碼：

3.導(dǎo)出為ONNX格式

在獲取完整的模型輸入輸出信息后，我們可以利用 torch.onnx.export 接口將模型導(dǎo)出為 ONNX 文件，如果通過模型結(jié)構(gòu)可視化工具查看該文件的話，不難發(fā)現(xiàn)原始模型對(duì)象中 attention_mask 這個(gè) input layer 消失了，個(gè)人理解是因?yàn)?attention_mask 對(duì)模型的輸出結(jié)果沒有影響，并且其實(shí)際功能已經(jīng)被 position_ids 代替了，所以 ONNX 在轉(zhuǎn)化模型的過程中自動(dòng)將其優(yōu)化掉了。

4.利用 OpenVINO? Model Optimizer 進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換

最后一步可以利用 OpenVINO? 的 Model Optimizer 工具將模型文件轉(zhuǎn)化為 IR 格式，并壓縮為 FP16 精度，將較原始 FP32 模式，F(xiàn)P16 模型可以在保證模型輸出準(zhǔn)確性的同時(shí)，減少磁盤占用，并優(yōu)化運(yùn)行時(shí)的內(nèi)存開銷。

**模型部署 **

當(dāng)完成 IR 模型導(dǎo)出后，我們首先需要構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的問答系統(tǒng) pipeline，測(cè)試效果。如下圖所示， Prompt 提示會(huì)送入 Tokenizer 進(jìn)行分詞和詞向量編碼，然后有 OpenVINO? 推理獲得結(jié)果（藍(lán)色部分），來到后處理部分，我們會(huì)把推理結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的采樣和解碼，最后生成常規(guī)的文本信息。這里 Top-K 以及 Top-P作 為答案的篩選方法，最終從篩選后的答案中進(jìn)行隨機(jī)采樣輸出結(jié)果。

圖：ChatGLM2 問答任務(wù)流程

整個(gè) pipeline 的大部分代碼都可以套用文本生成任務(wù)的常規(guī)流程，其中比較復(fù)雜一些的是 OpenVINO? 推理部分的工作，由于 ChatGLM2-6B 文本生成任務(wù)需要完成多次遞歸迭代，并且每次迭代會(huì)存在 cache 緩存，因此我們需要為不同的迭代輪次分別準(zhǔn)備合適的輸入數(shù)據(jù)。接下來我們?cè)敿?xì)解構(gòu)一下模型的運(yùn)行邏輯：

圖：ChatGLM2-6B模型輸入輸出原理

ChatGLM2 的 IR 模型的輸入主要由三部分組成：

**· input_ids **是向量化后的提示輸入

**· position_ids **用來描述輸入的位置信息，例如原始的 prompt 數(shù)據(jù)為 “How are you”, 那這是 position_ids 就是[[1,2,3]], 如果輸入為原始 prompt 的后的第一個(gè)被預(yù)測(cè)詞:”I”, 那 position_ids 則為[[4]], 以此類推。

**· past_key_values.x **是由一連串?dāng)?shù)據(jù)構(gòu)成的集合，用來保存每次迭代過程中可以被共享的 cache.

ChatGLM2 的 IR 模型的輸出則由兩部分組成：

**· Logits **為模型對(duì)于下一個(gè)詞的預(yù)測(cè)，或者叫 next token

· present_key_values.x則可以被看作 cache，直接作為下一次迭代的 past_key_values.x 值

整個(gè) pipeline 在運(yùn)行時(shí)會(huì)對(duì) ChatGLM2 模型進(jìn)行多次迭代，每次迭代會(huì)遞歸生成對(duì)答案中下一個(gè)詞的預(yù)測(cè)，直到最終答案長度超過預(yù)設(shè)值 max_sequence_length，或者預(yù)測(cè)的下一個(gè)詞為終止符 eos_token_id。

· 第一次迭代

如圖所示在一次迭代時(shí)（N=1）input_ids 為提示語句，此時(shí)我們還需要利用 Tokenizer 分詞器將原始文本轉(zhuǎn)化為輸入向量，而由于此時(shí)無法利用 cache 進(jìn)行加速，past_key_values.x 系列向量均為空值，這里我們會(huì)初始化一個(gè)維度為[0,1,2,128]的空值矩陣

· 第N次迭代

當(dāng)?shù)谝淮蔚瓿珊?，?huì)輸出對(duì)于答案中第一個(gè)詞的預(yù)測(cè) Logits，以及 cache 數(shù)據(jù)，我們可以將這個(gè) Logits 作為下一次迭代的 input_ids 再輸入到模型中進(jìn)行下一次推理（N=2）, 此時(shí)我們可以利用到上次迭代中的 cache 數(shù)據(jù)也就是 present_key_values.x，而無需每次將完整的“提示+預(yù)測(cè)詞”一并送入模型，從而減少一些部分重復(fù)的計(jì)算量。這樣周而復(fù)始，將當(dāng)前的預(yù)測(cè)詞所謂一次迭代的輸入，就可以逐步生成所有的答案。

詳細(xì)代碼如下，這里可以看到如果 past_key_values 等于 None 就是第一次迭代，此時(shí)需要構(gòu)建一個(gè)值均為空的 past_key_values 系列，如果不為 None 則會(huì)將真實(shí)的 cache 數(shù)據(jù)加入到輸入中。

測(cè)試輸出如下：

命令：python3 generate_ov.py -m "THUDM/chatglm2-6b" -p "請(qǐng)介紹一下上海？"

ChatGLM2-6B 回答：

“上海是中國的一個(gè)城市，位于東部沿海地區(qū)，是中國重要的經(jīng)濟(jì)、文化和科技中心之一。

上海是中國的一個(gè)重要港口城市，是中國重要的進(jìn)出口中心之一，也是全球著名的金融中心之一。上海是亞洲和全球經(jīng)濟(jì)的中心之一，擁有許多國際知名金融機(jī)構(gòu)和跨國公司總部。

上海是一個(gè)擁有悠久歷史和豐富文化的城市。上海是中國重要的文化城市之一，擁有許多歷史文化名勝和現(xiàn)代文化地標(biāo)。上海是中國的一個(gè)重要旅游城市，吸引了大量國內(nèi)外游客前來觀光旅游。“

上海是一個(gè)擁有重要經(jīng)濟(jì)功能的現(xiàn)代城市。“

OpenVINO?

聊天助手

官方示例中 ChatGLM2 的主要用途為對(duì)話聊天，相較于問答模型模式中一問一答的形式，對(duì)話模式則需要構(gòu)建更為完整的對(duì)話，此時(shí)模型在生成答案的過程中還需要考慮到之前對(duì)話中的信息，并將其作為 cache 數(shù)據(jù)往返于每次迭代過程中，因此這里我們需要額外設(shè)計(jì)一個(gè)模板，用于構(gòu)建每一次的輸入數(shù)據(jù)，讓模型能夠給更充分理解哪些是歷史對(duì)話，哪些是新的對(duì)話問題。

圖：ChatGLM2對(duì)話任務(wù)流程

這里的 text 模板是由“引導(dǎo)詞+歷史記錄+當(dāng)前問題（提示）”三部分構(gòu)成：

· 引導(dǎo)詞：描述當(dāng)前的任務(wù)，引導(dǎo)模型做出合適的反饋

· 歷史記錄：記錄聊天的歷史數(shù)據(jù)，包含每一組問題和答案

· 當(dāng)前問題：類似問答模式中的問題

我們采用 streamlit 框架構(gòu)建構(gòu)建聊天機(jī)器人的 web UI 和后臺(tái)處理邏輯，同時(shí)希望該聊天機(jī)器人可以做到實(shí)時(shí)交互，實(shí)時(shí)交互意味著我們不希望聊天機(jī)器人在生成完整的文本后再將其輸出在可視化界面中，因?yàn)檫@個(gè)需要用戶等待比較長的時(shí)間來獲取結(jié)果，我們希望在用戶在使用過程中可以逐步看到模型所預(yù)測(cè)的每一個(gè)詞，并依次呈現(xiàn)。因此我們需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)可以被迭代的方法 generate_iterate，可以依次獲取模型迭代過程中每一次的預(yù)測(cè)結(jié)果，并將其依次添加到最終答案中，并逐步呈現(xiàn)。

當(dāng)完成任務(wù)構(gòu)建后，我們可以通過 streamlit run chat_robot.py 命令啟動(dòng)聊天機(jī)器，并訪問本地地址進(jìn)行測(cè)試。這里選擇了幾個(gè)常用配置參數(shù)，方便開發(fā)者根據(jù)機(jī)器人的回答準(zhǔn)確性進(jìn)行調(diào)整:

· 系統(tǒng)提示詞：用于引導(dǎo)模型的任務(wù)方向

**· max_tokens: **生成句子的最大長度。

· top-k:從置信度對(duì)最高的k個(gè)答案中隨機(jī)進(jìn)行挑選，值越高生成答案的隨機(jī)性也越高。

**· top-p: **從概率加起來為 p 的答案中隨機(jī)進(jìn)行挑選, 值越高生成答案的隨機(jī)性也越高，一般情況下，top-p 會(huì)在 top-k 之后使用。

· Temperature:從生成模型中抽樣包含隨機(jī)性, 高溫意味著更多的隨機(jī)性，這可以幫助模型給出更有創(chuàng)意的輸出。如果模型開始偏離主題或給出無意義的輸出，則表明溫度過高。

注3：由于 ChatGLM2-6B 模型比較大，首次硬件加載和編譯的時(shí)間會(huì)相對(duì)比較久

OpenVINO?

總結(jié)

作為當(dāng)前最熱門的雙語大語言模型之一，ChatGLM2 憑借在各大基準(zhǔn)測(cè)試中出色的成績，以及支持微調(diào)等特性被越來越多開發(fā)者所認(rèn)可和使用。利用 OpenVINO? 構(gòu)建 ChatGLM2 系列任務(wù)可以進(jìn)一步提升其模型在英特爾平臺(tái)上的性能，并降低部署門檻。






審核編輯：劉清