Flask服务器部署的踩坑记录

今天在腾讯云进行flask后台进行配置的时候,按照官方的方法无论如何都无法访问到服务器

官方关于外部可访问的服务器配置

快速入门 — Flask 0.10.1 文档

如果你运行了这个服务器,你会发现它只能从你自己的计算机上访问,网络中其它任何的地方都不能访问。在调试模式下,用户可以在你的计算机上执行任意 Python 代码。因此,这个行为是默认的。

如果你禁用了 debug 或信任你所在网络的用户,你可以简单修改调用 run() 的方法使你的服务器公开可用,如下:

app.run(host='0.0.0.0')

这会让操作系统监听所有公网 IP。

然而并不行,接着看了网上各种相关问题,主要有几种方面的问题

  • 防火墙是否开放

    这个是与自己的云服务配置相关,需要配置相应的安全组,或者内部直接开启相应的防火墙端口

    # 添加 --permanent永久生效,没有此参数重启后失效
    firewall-cmd --zone=public --add-port
<think>好的,用户想了解从零开始配置大语言模型的方法和步骤。首先,我需要回忆之前提供的引用内容,看看有有相关的步骤。引用[2]提到了基于ChatGLM-6b的本地部署步骤,引用[3]讨论了预训练、微调和模型部署。用户可能希望得到一个系统的教程,从环境准备到模型部署的全流程。 首先,确定用户的需求层次。他们可能刚入门,需要详细的步骤,包括硬件和软件的准备。需要分阶段讲解,比如环境配置、模型选择、下载、部署、测试和优化。同时,用户可能关心如何选择适合的模型,比如参数量与硬件资源的匹配,这里需要结合引用[2]中的ChatGLM-6b例子,说明不同模型的选择。 然后,要确保步骤清晰,每个部分都有具体操作,比如安装Python、PyTorch,使用Git拉取代码库。可能需要提醒用户注意依赖安装和版本兼容性,避免,这部分引用[2]提到“步骤详细无版”,应该强调这一点。 接下来,模型部署部分需要涉及加载模型、推理示例,可能提供代码片段,如使用transformers库,并解释参数设置。测试和优化部分可以参考引用[3],提到模型剪枝、量化和性能测试,确保模型高效运行。 还要考虑用户的实际应用场景,比如本地服务器或云服务,是否需要API封装。最后,资源推荐和常见问题解答能帮助用户进一步学习和解决问题。 需要检查是否有遗漏的步骤,例如环境配置中的CUDA版本是否与PyTorch匹配,模型下载的来源是否可靠,以及部署后的测试方法是否全面。同时,确保语言通俗易懂,避免过于专业的术语,让新手也能跟随操作。</think>### 从零开始配置大语言模型的详细步骤 #### 一、基础环境配置 1. **硬件要求** - GPU推荐:至少NVIDIA RTX 3090(24GB显存)以上,支持FP16/FP32混合精度计算 - 内存:建议64GB及以上 - 存储:需预留500GB+空间用于模型权重和数据集[^2] 2. **软件依赖** ```bash # 安装Python 3.8+和PyTorch conda create -n llm python=3.8 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch pip install transformers datasets accelerate sentencepiece ``` #### 二、模型选择与获取 1. **模型类型对比** | 模型类型 | 参数量范围 | 适用场景 | |---------|------------|----------| | 基础版 | 1B-7B | 本地测试/个人使用 | | 标准版 | 7B-13B | 企业级应用 | | 增强版 | 13B-175B | 科研/云服务 | 2. **下载预训练模型** ```python from transformers import AutoModel, AutoTokenizer model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) ``` #### 三、模型部署实践 1. **基础部署流程** ```python # 模型加载示例 model = model.half().cuda() # 半精度优化显存占用 response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[]) ``` 2. **量化部署(8-bit)** ```python from accelerate import infer_auto_device_map model = load_8bit_model("chatglm-6b-int8", device_map="auto") ``` #### 四、性能优化方案 1. **推理加速技术** - Flash Attention优化:提升自注意力机制计算效率 - Paged Attention:显存分页管理技术 $$ \text{Throughput} = \frac{\text{Batch Size} \times \text{Seq Length}}{\text{Latency}} $$ 2. **显存优化策略** ```python # 梯度检查点技术 model.gradient_checkpointing_enable() # 混合精度训练 scaler = torch.cuda.amp.GradScaler() ``` #### 五、应用场景适配 1. **API服务封装** ```python from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.post("/generate") async def generate_text(prompt: str): inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda") outputs = model.generate(**inputs) return {"result": tokenizer.decode(outputs[0])} ``` 2. **领域微调方案** ```python # 使用LoRA微调 from peft import LoraConfig, get_peft_model lora_config = LoraConfig(r=8, lora_alpha=16) model = get_peft_model(model, lora_config) ``` #### 六、工具链推荐 1. **开发工具** - 训练框架:Deepspeed、Megatron-LM - 监控工具:Weights & Biases、TensorBoard - 部署工具:Triton Inference Server
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