llama-factory部署使用
时间: 2025-02-17 13:18:35 浏览: 98
### 关于 llama-factory 的部署和使用
llama-factory 是一个用于微调、部署和服务大语言模型的工具集。为了成功部署并使用通过 llama-factory 训练好的 LoRA 模型,需遵循特定流程。
#### 准备工作环境
确保已安装 Python 和 pip 工具链。接着可以通过命令行执行如下操作来设置项目依赖项:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
此文件通常位于项目的根目录下,并包含了运行应用程序所需的所有库列表[^1]。
#### 部署训练完成后的模型
一旦完成了对 LoRA 模型的成功微调,则可以准备将其投入生产环境中。这一步骤涉及创建 API 接口以便其他应用能够访问该服务。一般情况下会采用 Flask 或 FastAPI 这样的轻量级 Web 框架构建 RESTful APIs 来实现这一点。
下面是一个简单的例子展示如何利用 FastAPI 创建 HTTP POST 请求接口以供外部程序调用预测功能:
```python
from fastapi import FastAPI, Request
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
app = FastAPI()
model_name_or_path = "path_to_your_model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
@app.post("/predict/")
async def predict(request: Request):
data = await request.json()
input_text = data.get('input')
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
return {"output": result}
```
这段代码定义了一个名为 `/predict/` 的端点,它接收 JSON 格式的输入数据并通过加载预训练的语言模型来进行推理处理,最后返回生成的结果字符串给客户端。
#### 启动服务器
保存上述脚本到合适位置后,在终端中切换至相应路径并启动开发模式下的 web 服务器:
```bash
uvicorn main:app --reload
```
这里假设刚才编写的 python 文件被命名为 `main.py` 。此时应该可以在本地计算机上通过浏览器或其他 HTTP 客户端测试这个新建立的服务了。
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