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CPM-9G-8B
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stream_infer/README.md
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@ -9,17 +9,19 @@ docker的使用：见QuickStart手册.pdf
# 流程： # 流程：
1 将模型进行convert处理，将训练模型转换成流式输出支持的格式 1 将模型进行convert处理，将训练模型转换成流式输出支持的格式
需要修改的主要参数如下： (1) 需要修改的主要参数如下：
输入已有的源模型 src_model_path = "./checkpoints-epoch-1/cpm9g-8b-sft-epoch-1.pt" 输入已有的源模型 src_model_path = "./checkpoints-epoch-1/cpm9g-8b-sft-epoch-1.pt"
格式转换后的模型地址 dst_model_path = "model_8b.ckpt" 格式转换后的模型地址 dst_model_path = "model_8b.ckpt"
模型的layers数目，需要根据提供的config文件中的layer字段确定， 模型的layers数目，需要根据提供的config文件中的layer字段确定，
在百亿模型中layer_num = 32 在百亿模型中layer_num = 32
在千亿模型中layer_num = 80 在千亿模型中layer_num = 80
执行python convert.py得到的dst model即为后续用的模型 (2)执行python convert.py得到的dst model即为后续用的模型
2 模型推理: 2 模型推理:
(1) 设置CUDA_VISIBLE_DEVICES的数目 (1) 设置CUDA_VISIBLE_DEVICES的数目
(2) 修改LocalLoader 类中模型的属性，将下面这6个函数依据提供的模型config文件中的字段进行修改 (2) 修改LocalLoader 类中模型的属性，将下面这6个函数依据提供的模型config文件中的字段进行修改
def num_layers(self): def num_layers(self):
def dim_model(self): def dim_model(self):
@ -27,6 +29,7 @@ docker的使用：见QuickStart手册.pdf
def num_kv_heads(self): def num_kv_heads(self):
def dim_head(self): def dim_head(self):
def dim_ff(self): def dim_ff(self):
(3) 在修改LocalLoader类别调用的时候 将上一步生成的模型文件和词表位置输入，memory_limit无需修改 (3) 在修改LocalLoader类别调用的时候 将上一步生成的模型文件和词表位置输入，memory_limit无需修改
model = libcpm.CPMCaterpillar( model = libcpm.CPMCaterpillar(
LocalLoader( LocalLoader(
@ -37,11 +40,13 @@ docker的使用：见QuickStart手册.pdf
3 测试请求： 3 测试请求：
(1) 修改url，本机请求的话是localhost 或者127.0.0.1，url是该及其的ip (1) 修改url，本机请求的话是localhost 或者127.0.0.1，url是该及其的ip
(2) 可以修改payload中的content内容，举例： (2) 可以修改payload中的content内容，举例：
payload = json.dumps({ payload = json.dumps({
"content": "<用户>好久不见！<AI>"}) "content": "<用户>好久不见！<AI>"})
payload = json.dumps({ payload = json.dumps({
"content": "<用户>你是谁？<AI>"}) "content": "<用户>你是谁？<AI>"})
(3) 执行python request_demo.py (3) 执行python request_demo.py
(4) 最终结果如以下形式，即正确的请求结果 (4) 最终结果如以下形式，即正确的请求结果
https://www.osredm.com/jiuyuan/CPM-9G-8B/tree/master/stream_infer/result.png https://www.osredm.com/jiuyuan/CPM-9G-8B/tree/master/stream_infer/result.png