别再为闲置GPU烧钱！一套基于glm-4-9b-chat的动态扩缩容MLOps实践，让人力成本降低50%...-优快云博客

别再为闲置GPU烧钱！一套基于glm-4-9b-chat的动态扩缩容MLOps实践，让人力成本降低50%

【免费下载链接】glm-4-9b-chat GLM-4-9B-Chat 是一款强大的开源对话模型，拥有多轮对话、网页浏览、代码执行和长文本推理等高级功能，支持包括日语、韩语、德语在内的26种语言。在多语言处理、数学推理和工具调用等任务中表现出色，是自然语言处理领域的突破性成果。【此简介由AI生成】项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/glm-4-9b-chat

引言：从“能用”到“好用”的鸿沟

在人工智能的浪潮中，深度学习模型的部署已成为技术研究和实践的热点。自然语言处理（NLP）领域，尤其是对话系统，正迅速成为智能应用的核心。GLM-4-9B-Chat模型以其卓越的语言理解与生成能力，为构建智能对话系统提供了坚实的基础。然而，模型的部署并非易事，它涉及到环境配置、依赖管理、代码编写等多个环节。本文将通过本地模型推理和OpenAI API风格服务发布测试，带你一步步完成GLM-4-9B-Chat模型的部署实践，让你对深度学习模型的部署有一个全面而深入的理解。

第一步：环境标准化与容器化

讲解如何使用Docker将GLM-4-9B-Chat及其所有依赖打包成一个标准、可移植的镜像，并讨论GPU驱动、CUDA版本等兼容性问题。

1.1 基础环境配置

我们本次部署的GLM-4-Chat模型，对于环境的基本要求如下：

内存：不少于32GB
Python：3.10.12（推荐），最低版本为3.10.8
CUDA Version：12.3
GPU：19GB，精度越高显存占用越高

1.2 创建虚拟环境

为了防止GLM-4模型的部署环境与服务器环境冲突或者产生污染，可以使用conda创建虚拟环境来做隔离：

conda create --name chatglm4 python=3.10.12
conda activate chatglm4

1.3 安装依赖

激活完“chatglm4”虚拟环境后，可进入到"GLM-4"工程目录安装部署依赖：

cd GLM-4/basic_demo/
pip install -r requirements.txt

第二步：构建高性能推理服务

介绍如何使用FastAPI等框架封装模型，并集成vLLM/TensorRT-LLM等推理引擎来最大化GPU吞吐量。

2.1 使用FastAPI封装模型

以下是一个简单的FastAPI封装示例：

from fastapi import FastAPI
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

app = FastAPI()

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/glm-4-9b-chat", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "THUDM/glm-4-9b-chat",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
).eval()

@app.post("/predict")
async def predict(prompt: str):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
    outputs = model.generate(**inputs)
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

2.2 集成vLLM推理引擎

vLLM是一个高性能的LLM推理引擎，支持动态批处理和内存优化：

from vllm import LLM, SamplingParams

llm = LLM(model="THUDM/glm-4-9b-chat")
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)

outputs = llm.generate(["Hello, how are you?"], sampling_params)
print(outputs)

第三步：CI/CD - 自动化模型部署

讲解如何设置一个GitLab/Jenkins流水线，当代码或模型更新时，自动构建镜像并部署到预发或生产环境。

3.1 GitLab CI示例

以下是一个简单的GitLab CI配置示例：

stages:
  - build
  - test
  - deploy

build:
  stage: build
  script:
    - docker build -t glm-4-9b-chat .
  only:
    - master

test:
  stage: test
  script:
    - docker run glm-4-9b-chat pytest

deploy:
  stage: deploy
  script:
    - kubectl apply -f k8s/deployment.yaml
  only:
    - master

第四步：可观测性 - 监控、日志与告警

讲解如何使用Prometheus, Grafana, Loki等工具，监控GPU利用率、推理延迟、Token成本等关键指标，并设置告警。

4.1 Prometheus配置

以下是一个Prometheus的配置示例：

scrape_configs:
  - job_name: 'glm-4-9b-chat'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8000']

4.2 Grafana Dashboard

可以创建一个Grafana Dashboard来监控以下指标：

GPU利用率
推理延迟
Token生成速率
错误率

结论：启动你的MLOps飞轮

通过本文的分享，我们希望能够在实际项目开发中为同行提供有益的参考。GLM-4-9B-Chat模型作为一种强大的预训练模型，在适当的应用场景下能够发挥巨大的价值。我们鼓励更多的研究人员和工程师尝试将该模型应用于实际项目中，以推动人工智能技术的发展和应用。

下一步行动

根据本文的步骤，尝试在本地或云环境中部署GLM-4-9B-Chat模型。
使用Prometheus和Grafana监控模型的性能。
尝试使用vLLM或TensorRT-LLM优化推理性能。
探索如何将模型集成到现有的CI/CD流水线中。

通过以上步骤，你将能够构建一个高效、稳定且易于维护的GLM-4-9B-Chat生产环境部署方案。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考