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如何使用 Hugging Face LLM DLC 部署大型语言模型到 Amazon SageMaker

本篇文章主要介绍如何使用新的 Hugging Face LLM 推理容器将开源 LLMs，比如 BLOOM 部署到亚马逊 SageMaker 进行推理的示例。我们将部署 12B Open Assistant Model，这是一款由开放助手计划训练的开源 Chat LLM。

这个示例包括:

  1. 设置开发环境
  2. 获取全新 Hugging Face LLM DLC
  3. 将开放助手 12B 部署到亚马逊 SageMaker
  4. 进行推理并与我们的模型聊天
  5. 清理环境

什么是 Hugging Face LLM Inference DLC？

Hugging Face LLM DLC 是一款全新的专用推理容器，可在安全的托管环境中轻松部署 LLM。DLC 由文本生成推理（TGI）提供支持，这是一种用于部署和服务大型语言模型（LLM）的开源、专门构建的解决方案。TGI 使用张量并行和动态批处理为最受欢迎的开源 LLM（包括 StarCoder、BLOOM、GPT-Neox、Llama 和 T5）实现高性能文本生成。文本生成推理已被 IBM、Grammarly 等客户使用，Open-Assistant 计划对所有支持的模型架构进行了优化，包括：

官方支持的模型架构目前为：

借助亚马逊 SageMaker 上推出的全新 Hugging Face LLM Inference DLC，AWS 客户可以从支持高度并发、低延迟 LLM 体验的相同技术中受益，例如 HuggingChat、OpenAssistant 和 Hugging Face Hub 上的 LLM 模型推理 API。

让我们开始吧！

1.设置开发环境

我们将使用 SageMaker python SDK 将 OpenAssistant/pythia-12b-sft-v8-7k-steps 部署到亚马逊 SageMaker。我们需要确保配置一个 AWS 账户并安装 SageMaker python SDK。

# TODO: once PR is merged: https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/pull/3837/files
!pip install git+https://github.com/xyang16/sagemaker-python-sdk.git@hf --upgrade

#!pip install sagemaker --upgrade --quiet

如果你打算在本地环境中使用 SageMaker。您需要访问具有 SageMaker 所需权限的 IAM 角色。你可以在这里找到更多关于它的信息。

import sagemaker
import boto3
sess = sagemaker.Session()
# sagemaker session bucket -> used for uploading data, models and logs
# sagemaker will automatically create this bucket if it not exists
sagemaker_session_bucket=None
if sagemaker_session_bucket is None and sess is not None:
    # set to default bucket if a bucket name is not given
    sagemaker_session_bucket = sess.default_bucket()

try:
    role = sagemaker.get_execution_role()
except ValueError:
    iam = boto3.client('iam')
    role = iam.get_role(RoleName='sagemaker_execution_role')['Role']['Arn']

sess = sagemaker.Session(default_bucket=sagemaker_session_bucket)

print(f"sagemaker role arn: {role}")
print(f"sagemaker session region: {sess.boto_region_name}")

2. 获取全新 Hugging Face LLM DLC

与部署常规的 HuggingFace 模型相比，我们首先需要检索容器 URI 并将其提供给我们的 HuggingFaceModel 模型类，并使用 image_uri 指向该镜像。要在亚马逊 SageMaker 中检索新的 HuggingFace LLM DLC，我们可以使用 SageMaker SDK 提供的 get_huggingface_llm_image_uri 方法。此方法允许我们根据指定的 “后端”、“会话”、“区域” 和 “版本” 检索所需的 Hugging Face LLM DLC 的 URI。你可以在这里找到可用的版本。

from sagemaker.huggingface import get_huggingface_llm_image_uri

# retrieve the llm image uri
llm_image = get_huggingface_llm_image_uri(
  "huggingface",
  version="0.6.0"
)

# print ecr image uri
print(f"llm image uri: {llm_image}")

要将 [Open Assistant Model]（openAssistant/Pythia-12b-sft-v8-7K-steps）部署到亚马逊 SageMaker，我们创建了一个 HuggingFaceModel 模型类并定义了我们的终端节点配置，包括 hf_model_id、instance_type 等。我们将使用 g5.4xlarge 实例类型，它有 1 个 NVIDIA A10G GPU 和 64GB 的 GPU 内存。

import json
from sagemaker.huggingface import HuggingFaceModel

# Define Model and Endpoint configuration parameter
hf_model_id = "OpenAssistant/pythia-12b-sft-v8-7k-steps" # model id from huggingface.co/models
use_quantization = True # wether to use quantization or not
instance_type = "ml.g5.4xlarge" # instance type to use for deployment
number_of_gpu = 1 # number of gpus to use for inference and tensor parallelism
health_check_timeout = 300 # Increase the timeout for the health check to 5 minutes for downloading the model

# create HuggingFaceModel with the image uri
llm_model = HuggingFaceModel(
  role=role,
  image_uri=llm_image,
  env={
    'HF_MODEL_ID': hf_model_id,
    'HF_MODEL_QUANTIZE': json.dumps(use_quantization),
    'SM_NUM_GPUS': json.dumps(number_of_gpu)
  }
)

在我们创建了 HuggingFaceModel 之后，我们可以使用 deploy 方法将其部署到亚马逊 SageMaker。我们将使用 ml.g5.4xlarge 实例类型部署模型。TGI 将自动在所有 GPU 上分发和分片模型。

# Deploy model to an endpoint
# https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/inference/model.html#sagemaker.model.Model.deploy
llm = llm_model.deploy(
  initial_instance_count=1,
  instance_type=instance_type,
  # volume_size=400, # If using an instance with local SSD storage, volume_size must be None, e.g. p4 but not p3
  container_startup_health_check_timeout=health_check_timeout, # 10 minutes to be able to load the model
)

SageMaker 现在将创建我们的端点并将模型部署到该端点。这可能需要 10-15 分钟。

4. 进行推理并与我们的模型聊天

部署终端节点后，我们可以对其进行推理。我们将使用 predictor 中的 predict 方法在我们的端点上进行推理。我们可以用不同的参数进行推断来影响生成。参数可以设置在 parameter 中设置。截至今天，TGI 支持以下参数：

  • 温度：控制模型中的随机性。较低的值将使模型更具确定性，而较高的值将使模型更随机。默认值为 0。
  • max_new_tokens：要生成的最大 token 数量。默认值为 20，最大值为 512。
  • repeption_penalty：控制重复的可能性，默认为 null。
  • seed：用于随机生成的种子，默认为 null。
  • stop：用于停止生成的代币列表。生成其中一个令牌后，生成将停止。
  • top_k：用于 top-k 筛选时保留的最高概率词汇标记的数量。默认值为 null，它禁用 top-k 过滤。
  • top_p：用于核采样时保留的参数最高概率词汇标记的累积概率，默认为 null。
  • do_sample：是否使用采样；否则使用贪婪的解码。默认值为 false。
  • best_of：生成 best_of 序列如果是最高标记 logpros 则返回序列，默认为null。
  • details：是否返回有关世代的详细信息。默认值为 false。
  • return_full_text：是返回全文还是只返回生成的部分。默认值为 false。
  • truncate：是否将输入截断到模型的最大长度。默认值为 true。
  • typical_p：代币的典型概率。默认值为 null。
  • 水印：生成时使用的水印。默认值为 false。

你可以在 swagger 文档中找到 TGI 的开放 api 规范。

openAssistant/Pythia-12b-sft-v8-7K-steps 是一种对话式聊天模型，这意味着我们可以使用以下提示与它聊天：

<|prompter|> [指令] <|文本末尾|>
<|助手|>

让我们先试一试，问一下夏天可以做的一些很酷的想法：

from sagemaker.huggingface import HuggingFacePredictor

llm = HuggingFacePredictor(endpoint_name="huggingface-pytorch-tgi-inference-2023-06-01-03-54-10-543")
chat = llm.predict({
	"inputs": """<|prompter|>What are some cool ideas to do in the summer?<|endoftext|><|assistant|>"""
})

print(chat[0]["generated_text"])

现在，我们将使用不同的参数进行推理，以影响生成。参数可以通过输入的 parameters 属性定义。这可以用来让模型在 “机器人” 回合后停止生成。

# define payload
prompt="""<|prompter|>How can i stay more active during winter? Give me 3 tips.<|endoftext|><|assistant|>"""

# hyperparameters for llm
payload = {
  "inputs": prompt,
  "parameters": {
    "do_sample": True,
    "top_p": 0.7,
    "temperature": 0.7,
    "top_k": 50,
    "max_new_tokens": 256,
    "repetition_penalty": 1.03,
    "stop": ["<|endoftext|>"]
  }
}

# send request to endpoint
response = llm.predict(payload)

# print(response[0]["generated_text"][:-len("<human>:")])
print(response[0]["generated_text"])

现在让我们构建一个快速 gradio 应用程序来和它聊天。

!pip install gradio  --upgrade
import gradio as gr

# hyperparameters for llm
parameters = {
    "do_sample": True,
    "top_p": 0.7,
    "temperature": 0.7,
    "top_k": 50,
    "max_new_tokens": 256,
    "repetition_penalty": 1.03,
    "stop": ["<|endoftext|>"]
  }

with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("## Chat with Amazon SageMaker")
    with gr.Column():
        chatbot = gr.Chatbot()
        with gr.Row():
            with gr.Column():
                message = gr.Textbox(label="Chat Message Box", placeholder="Chat Message Box", show_label=False)
            with gr.Column():
                with gr.Row():
                    submit = gr.Button("Submit")
                    clear = gr.Button("Clear")
                    
    def respond(message, chat_history):
        # convert chat history to prompt
        converted_chat_history = ""
        if len(chat_history) > 0:
          for c in chat_history:
            converted_chat_history += f"<|prompter|>{c[0]}<|endoftext|><|assistant|>{c[1]}<|endoftext|>"
        prompt = f"{converted_chat_history}<|prompter|>{message}<|endoftext|><|assistant|>"
        
        # send request to endpoint
        llm_response = llm.predict({"inputs": prompt, "parameters": parameters})        
        
        # remove prompt from response
        parsed_response = llm_response[0]["generated_text"][len(prompt):]        
        chat_history.append((message, parsed_response))
        return "", chat_history

    submit.click(respond, [message, chatbot], [message, chatbot], queue=False)
    clear.click(lambda: None, None, chatbot, queue=False)

demo.launch(share=True)
Running on local URL:  http://127.0.0.1:7861
Running on public URL: https://4a3a32ce84d8b318b9.gradio.live

This share link expires in 72 hours. For free permanent hosting and GPU upgrades (NEW!), check out Spaces: https://huggingface.co/spaces

程序运行成功后，显示如下聊天窗口：

太棒了！我们已经成功地将 Open Assistant 模型部署到亚马逊 SageMaker 并对其进行了推理。此外，我们还构建了一个快速的 gradio 应用程序，可以与我们的模型聊天。

现在，您到了可以使用亚马逊 SageMaker 上全新 Hugging Face LLM DLC 构建世代人工智能应用程序的时候了。

5. 清理环境

我们可以删除模型和端点。

llm.delete_model()
llm.delete_endpoint()

如果您想在 SageMaker 上测试和运行上面的例子，可以在 github 地址（https://github.com/VerRan/sagemaker-llm/blob/main/sagemaker-notebook-OpenAssistant:pythia-12B.ipynb）获取完整的 notebook。

6. 总结

从上面的部署过程，我们可以看到整个部署过程非常简单，这个主要得益于 SageMaker Hugging Face LLM DLC 的支持，还可以通过将 SageMaker 部署的端点与您的应用集成，满足实际的业务需求。

本篇作者

刘恒涛

AWS 解决方案架构师，负责基于 AWS 的云计算方案架构咨询和设计。同时致力于 AWS 云服务在国内的应用和推广，当前重点关注机器学习以及 Serverless 领域。