将python方法用fastapi的形式开放出来的方法

最新推荐文章于 2025-06-13 10:48:45 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-13 10:48:45 发布 · 598 阅读

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#python #fastapi #开发语言

本文介绍了如何使用FastAPI框架和HuggingFaceTransformers库创建一个基于预训练模型的API，该API能处理JSON请求，解析参数，生成对话响应，并在每次请求后清理GPU内存以防止内存泄漏。

部署运行你感兴趣的模型镜像

from fastapi import FastAPI, Request
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig
import uvicorn
import json
import datetime
import torch
from configs import model_path, api_port

# 设置设备参数
DEVICE = "cuda"  # 使用CUDA
DEVICE_ID = "0"  # CUDA设备ID，如果未设置则为空
CUDA_DEVICE = f"{DEVICE}:{DEVICE_ID}" if DEVICE_ID else DEVICE  # 组合CUDA设备信息


# 清理GPU内存函数
# 用于在处理每个请求后清理GPU内存，以避免内存泄漏
def torch_gc():
    if torch.cuda.is_available():  # 检查是否可用CUDA
        with torch.cuda.device(CUDA_DEVICE):  # 指定CUDA设备
            torch.cuda.empty_cache()  # 清空CUDA缓存
            torch.cuda.ipc_collect()  # 收集CUDA内存碎片


# 创建FastAPI应用
app = FastAPI()


# 从请求中解析JSON数据，获取提示（prompt）、历史记录（history）、最大长度（max_length）、top_p和温度（temperature）参数。
# 使用tokenizer处理输入的提示，并将其发送给预训练的模型进行响应生成。
# 从模型生成的响应中提取文本，并构建一个包含响应、状态码和时间戳的JSON对象作为回复。
@app.post("/")
async def create_item(request: Request):
    global model, tokenizer  # 声明全局变量以便在函数内部使用模型和分词器
    json_post_raw = await request.json()  # 获取POST请求的JSON数据
    json_post = json.dumps(json_post_raw)  # 将JSON数据转换为字符串
    json_post_list = json.loads(json_post)  # 将字符串转换为Python对象
    prompt = json_post_list.get('prompt')  # 获取请求中的提示
    history = json_post_list.get('history')  # 获取请求中的历史记录
    max_length = json_post_list.get('max_length')  # 获取请求中的最大长度
    top_p = json_post_list.get('top_p')  # 获取请求中的top_p参数
    temperature = json_post_list.get('temperature')  # 获取请求中的温度参数

    # 调用模型进行对话生成
    prompt = f"请用少于25个字回答以下问题 ### Instruction:{prompt}  ### Response:"
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda:0")
    generate_ids = model.generate(inputs.input_ids,
                                  max_new_tokens=max_length if max_length else 2048,
                                  do_sample=True,
                                  top_k=20,
                                  top_p=top_p,
                                  temperature=temperature if temperature else 0.84,
                                  repetition_penalty=1.15, eos_token_id=2, bos_token_id=1, pad_token_id=0)
    response = tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
    response = response.split("### Response:")[-1]
    now = datetime.datetime.now()  # 获取当前时间
    time = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")  # 格式化时间为字符串
    # 构建响应JSON
    answer = {
        "response": response,
        # "history": history,
        "status": 200,
        "time": time
    }
    # 构建日志信息
    log = "[" + time + "] " + '", prompt:"' + prompt + '", response:"' + repr(response) + '"'
    print(log)  # 打印日志
    torch_gc()  # 执行GPU内存清理
    return answer  # 返回响应


# 主函数入口
if __name__ == '__main__':
    # 加载预训练的分词器和模型
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="cuda:0",
                                                 torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True)
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, use_fast=False, trust_remote_code=True)
    model.eval()  # 设置模型为评估模式
    # 启动FastAPI应用
    uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=api_port, workers=1)  # 在指定端口和主机上启动应用