人工智能平台 PAI：5分钟使用EAS一键部署LLM大语言模型应用

背景信息

随着ChatGPT和通义千问等大模型在业界的广泛应用，LLM大语言模型的推理应用成为当前热门的应用之一。目前市面上有许多开源大模型可供选择，它们在不同领域都展现出各自独特的性能。在EAS上可快速从第三方拉起Llama3、Qwen、Llama2、ChatGLM、Baichuan、Yi-6B、Mistral-7B以及Falcon-7B等开源大模型文件。通过EAS，您可以在5分钟内一键部署流行的开源大语言模型推理服务应用，获得大语言模型的推理能力。

此外，部署在EAS上的LLM大语言模型服务不仅支持WebUI和API调用方式，还支持通过LangChain集成企业自有业务数据，从而生成基于本地知识库的定制答案。

• LangChain功能介绍：

  LangChain是一个开源的框架，可以让AI开发人员将像GPT-4这样的大语言模型（LLM）和外部数据结合起来，从而在尽可能少消耗计算资源的情况下，获得更好的性能和效果。

• LangChain工作原理：

  将一个大的数据源，比如一个20页的PDF文件，分成各个区块，并通过嵌入模型（比如BGE、text2vec等）将它们转换为数值向量，然后把这些向量存储到一个专门的向量数据库里。

  LangChain首先将用户上传的知识库进行自然语言处理，并作为大模型的知识库存储在本地。每次推理时，会首先在本地知识库中查找与输入问题相近的文本块（chunk），并将知识库答案与用户输入的问题一起输入大模型，生成基于本地知识库的定制答案。

前提条件

• 已开通PAI并创建默认工作空间，详情请参见开通并创建默认工作空间。

• 如果使用RAM用户来部署模型，需要为RAM用户授予EAS的管理权限，详情请参见云产品依赖与授权：EAS。

使用限制

• 目前，推理加速引擎仅支持Qwen2-7b、Qwen1.5-1.8b、Qwen1.5-7b、Qwen1.5-14b、llama3-8b、llama2-7b、llama2-13b、chatglm3-6b、baichuan2-7b、baichuan2-13b、falcon-7b、yi-6b、mistral-7b-instruct-v0.2、gemma-2b-it、gemma-7b-it、deepseek-coder-7b-instruct-v1.5模型。

• 仅无推理加速的EAS服务支持使用Langchain功能。

部署EAS服务

1. 进入模型在线服务页面。

   1. 登录PAI控制台。

   2. 在左侧导航栏单击工作空间列表，在工作空间列表页面中单击待操作的工作空间名称，进入对应工作空间内。

   3. 在工作空间页面的左侧导航栏选择模型部署>模型在线服务（EAS），进入模型在线服务（EAS）页面。

2. 在模型在线服务（EAS）页面，单击部署服务，然后在场景化模型部署区域，单击LLM大语言模型部署。

3. 在部署LLM大语言模型页面，配置以下关键参数，其他参数使用默认配置。

   参数	描述
   服务名称	自定义服务名称。本方案使用的示例值为：llm_demo001。
   模型来源	选择开源公共模型。
   模型类别	本方案选择Qwen1.5-7b。EAS还提供了多种模型类别可供选择，以满足您的不同需求，例如chatglm3-6b、llama2-13b等。
   资源配置选择	选择模型类别后，系统会自动推荐适合的资源规格。 说明 如果当前地域的资源不足，您可选择在新加坡地域进行服务部署，或选择与模型参数量相匹配的其他资源规格，详情请参见如何切换其他的开源大模型。
   推理加速	选择无加速。

   

4. 单击部署，大约等待5分钟后即可完成模型部署。

启动WebUI进行模型推理

1. 单击目标服务服务方式列下的查看Web应用。

2. 在WebUI页面，进行模型推理验证。

   在ChatLLM-WebUI页面的文本框中输入对话内容，例如请提供一个理财学习计划，单击Send，即可开始对话。

3. 使用LangChain集成您自己的业务数据，具体操作步骤如下：

   1. 在WebUI页面上方的Tab页选择LangChain。

   2. 在WebUI页面左下角，按照界面操作指引拉取自定义数据，支持配置.txt、.md、.docx、.pdf格式的文件。

      例如上传README.md文件，单击左下角的Vectorstore knowledge，返回如下结果表明自定义数据加载成功。

   3. 在WebUI页面底部输入框中，输入业务数据相关的问题进行对话即可。

      例如在输入框中输入如何安装deepspeed，单击Send，即可开始对话。

常见问题及解决方法

如何切换其他的开源大模型

您可以在EAS上快速从第三方拉起Qwen、Llama2、ChatGLM、Baichuan、Yi-6B、Mistral-7B以及Falcon-7B等开源大模型文件，参考以下操作步骤切换并部署这些模型：

1. 单击目标服务操作列下的更新服务。

2. 更新模型类别为其他开源大模型，系统将同步更新资源规格。请参考下表，了解更多关于部署开源大模型时支持使用的机型及运行命令。

   模型名称	运行命令	推荐机型
   Qwen2-7b（通义千问2版本-7B参数量）	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=Qwen/Qwen2-7B-Instruct	单卡GU30 单卡A10 单卡V100（32 G）
   Qwen2-72b（通义千问2版本-72B参数量）	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=Qwen/Qwen2-72B-Instruct	两卡A100（80 G） 四卡A100（40 G） 八卡V100（32 G）
   Qwen2-57b-A14b	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=Qwen/Qwen2-57B-A14B-Instruct	两卡A100（80 G） 四卡A100（40 G） 四卡V100（32 G）
   Qwen1.5-1.8b（通义千问1.5版本-1.8B参数量）	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat	单卡T4 单卡V100（16 G） 单卡GU30 单卡A10
   Qwen1.5-7b（通义千问1.5版本-7B参数量）	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=Qwen/Qwen1.5-7B-Chat	单卡GU30 单卡A10
   Qwen1.5-14b（通义千问1.5版本-14B参数量）	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=Qwen/Qwen1.5-14B-Chat	单卡V100（32 G） 单卡A100（40 G） 单卡A100（80 G） 2卡GU30 2卡A10
   Qwen1.5-32b（通义千问1.5版本-32B参数量）	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=Qwen/Qwen1.5-32B-Chat	单卡A100（80 G） 四卡V100（32 G）
   Qwen1.5-72b（通义千问1.5版本-72B参数量）	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=Qwen/Qwen1.5-72B-Chat	8卡V100（32 G） 2卡A100（80 G） 4卡A100（40 G）
   Qwen1.5-110b（通义千问1.5版本-110B参数量）	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=Qwen/Qwen1.5-110B-Chat	8卡A100（40 G） 4卡A100（80 G）
   llama3-8b	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=/huggingface/meta-Llama-3-8B-Instruct/ --model-type=llama3	单卡GU30 单卡A10 单卡V100（32 G）
   llama3-70b	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=/huggingface/meta-Llama-3-70B-Instruct/ --model-type=llama3	两卡A100（80 G） 四卡A100（40 G） 八卡V100（32 G）
   Llama2-7b	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf	单卡GU30 单卡A10 单卡V100（32 G）
   Llama2-13b	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf	单卡V100（32 G） 2卡GU30 2卡A10
   llama2-70b	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf	8卡V100（32 G） 2卡A100（80 G） 4卡A100（40 G）
   chatglm3-6b	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=THUDM/chatglm3-6b	单卡GU30 单卡A10 单卡V100（16 G） 单卡V100（32 G）
   baichuan2-7b	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat	单卡GU30 单卡A10 单卡V100（32 G）
   baichuan2-13b	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat	2卡GU30 2卡A10 单卡V100（32 G）
   falcon-7b	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=tiiuae/falcon-7b-instruct	单卡GU30 单卡A10 单卡V100（32 G）
   falcon-40b	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=tiiuae/falcon-40b-instruct	8卡V100（32 G） 2卡A100（80 G） 4卡A100（40 G）
   falcon-180b	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=tiiuae/falcon-180B-chat	8卡A100（80 G）
   Yi-6b	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=01-ai/Yi-6B-Chat	单卡GU30 单卡A10 单卡V100（16 G） 单卡V100（32 G）
   Yi-34b	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=01-ai/Yi-34B-Chat	4卡V100（16 G） 单卡A100（80 G） 4卡A10
   mistral-7b-instruct-v0.2	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2	单卡GU30 单卡A10 单卡V100（32 G）
   mixtral-8x7b-instruct-v0.1	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1	4卡A100(80G)
   gemma-2b-it	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=google/gemma-2b-it	单卡T4 单卡V100（16 G） 单卡GU30 单卡A10
   gemma-7b-it	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=google/gemma-7b-it	单卡GU30 单卡A10 单卡V100（32 G）
   deepseek-coder-7b-instruct-v1.5	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=deepseek-ai/deepseek-coder-7b-instruct-v1.5	单卡GU30 单卡A10 单卡V100（32 G）
   deepseek-coder-33b-instruct	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=deepseek-ai/deepseek-coder-33b-instruct	单卡A100（80 G） 2卡A100（40 G） 4卡V100（32 G）
   deepseek-v2-lite	python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite-Chat	单卡A10 单卡A100（40 G）

3. 更新完成后，单击部署。

如何提升推理并发且降低延迟？

EAS支持BladeLLM和vLLM的推理加速引擎，可以帮助您一键享受高并发和低延时的技术红利。具体操作步骤如下：

1. 单击目标服务操作列下的更新服务。

2. 在资源配置区域，更新推理加速参数，取值如下：

   • PAI-BladeLLM自动推理加速

   • 开源框架vllm推理加速

3. 单击部署。

如何挂载自定义模型？

如果您需要部署自定义的模型，可以使用OSS挂载自定义模型，具体操作步骤如下：

1. 将自定义模型及相关配置文件上传到您自己的OSS Bucket目录中，关于如何创建存储空间和上传文件，详情请参见控制台创建存储空间和控制台上传文件。

   需要准备的模型文件样例如下：

   其中配置文件中必须包含config.json文件，您需要按照Huggingface或的模型格式配置Config文件。示例文件详情，请参见config.json。

2. 单击目标服务操作列下的更新服务。

3. 在部署LLM大语言模型页面，配置以下参数，参数配置完成后，单击部署。

   参数		描述
   基本信息	模型来源	选择自持微调模型。
   	模型类别	选择与模型相匹配的大模型类别、参数量和精度。
   	模型配置	配置类型选择按对象存储（OSS），并配置模型文件所在的OSS存储路径。
   资源配置	资源配置选择	模型类别配置完成后，系统将自动配置资源规格。您也可以根据模型参数量，自行选择相匹配的资源规格，详情请参见如何切换其他的开源大模型。

如何使用API进行模型推理

1. 获取服务访问地址和Token。

   1. 进入模型在线服务（EAS）页面，详情请参见部署EAS服务。

   2. 在该页面中，单击目标服务名称进入服务详情页面。

   3. 在基本信息区域单击查看调用信息，在公网地址调用页签获取服务Token和访问地址。

2. 启动API进行模型推理。

   使用HTTP方式调用服务

   • 非流式调用

     客户端使用标准的HTTP格式，使用curl命令调用时，支持发送以下两种类型的请求：

     • 发送String类型的请求

       curl $host -H 'Authorization: $authorization' --data-binary @chatllm_data.txt -v

       其中：$authorization需替换为服务Token，$host：需替换为服务访问地址，chatllm_data.txt：该文件为包含问题的纯文本文件。

     • 发送结构化类型的请求

       curl $host -H 'Authorization: $authorization' -H "Content-type: application/json" --data-binary @chatllm_data.json -v -H "Connection: close"

       使用chatllm_data.json文件来设置推理参数，chatllm_data.json文件的内容格式如下：

       {
         "max_new_tokens": 4096,
         "use_stream_chat": false,
         "prompt": "How to install it?",
         "system_prompt": "Act like you are programmer with 5+ years of experience.",
         "history": [
           [
             "Can you tell me what's the bladellm?",
             "BladeLLM is an framework for LLM serving, integrated with acceleration techniques like quantization, ai compilation, etc. , and supporting popular LLMs like OPT, Bloom, LLaMA, etc."
           ]
         ],
         "temperature": 0.8,
         "top_k": 10,
         "top_p": 0.8,
         "do_sample": true,
         "use_cache": true
       }

       参数说明如下，请酌情添加或删除。

       参数	描述	默认值
       max_new_tokens	生成输出token的最大长度，单位为个。	2048
       use_stream_chat	是否使用流式输出形式。	true
       prompt	用户的Prompt。	""
       system_prompt	系统Prompt。	""
       history	对话的历史记录，类型为List[Tuple(str, str)]。	[()]
       temperature	用于调节模型输出结果的随机性，值越大随机性越强，0值为固定输出。Float类型，区间为0~1。	0.95
       top_k	从生成结果中选择候选输出的数量。	30
       top_p	从生成结果中按百分比选择输出结果。Float类型，区间为0~1。	0.8
       do_sample	开启输出采样。	true
       use_cache	开启KV Cache。	true

     您也可以基于Python的requests包实现自己的客户端，示例代码如下：

     import argparse
     import json
     from typing import Iterable, List
     
     import requests
     
     def post_http_request(prompt: str,
                           system_prompt: str,
                           history: list,
                           host: str,
                           authorization: str,
                           max_new_tokens: int = 2048,
                           temperature: float = 0.95,
                           top_k: int = 1,
                           top_p: float = 0.8,
                           langchain: bool = False,
                           use_stream_chat: bool = False) -> requests.Response:
         headers = {
             "User-Agent": "Test Client",
             "Authorization": f"{authorization}"
         }
         if not history:
             history = [
                 (
                     "San Francisco is a",
                     "city located in the state of California in the United States. \
                     It is known for its iconic landmarks, such as the Golden Gate Bridge \
                     and Alcatraz Island, as well as its vibrant culture, diverse population, \
                     and tech industry. The city is also home to many famous companies and \
                     startups, including Google, Apple, and Twitter."
                 )
             ]
         pload = {
             "prompt": prompt,
             "system_prompt": system_prompt,
             "top_k": top_k,
             "top_p": top_p,
             "temperature": temperature,
             "max_new_tokens": max_new_tokens,
             "use_stream_chat": use_stream_chat,
             "history": history
         }
         if langchain:
             pload["langchain"] = langchain
         response = requests.post(host, headers=headers,
                                  json=pload, stream=use_stream_chat)
         return response
     
     def get_response(response: requests.Response) -> List[str]:
         data = json.loads(response.content)
         output = data["response"]
         history = data["history"]
         return output, history
     
     if __name__ == "__main__":
         parser = argparse.ArgumentParser()
         parser.add_argument("--top-k", type=int, default=4)
         parser.add_argument("--top-p", type=float, default=0.8)
         parser.add_argument("--max-new-tokens", type=int, default=2048)
         parser.add_argument("--temperature", type=float, default=0.95)
         parser.add_argument("--prompt", type=str, default="How can I get there?")
         parser.add_argument("--langchain", action="store_true")
     
         args = parser.parse_args()
     
         prompt = args.prompt
         top_k = args.top_k
         top_p = args.top_p
         use_stream_chat = False
         temperature = args.temperature
         langchain = args.langchain
         max_new_tokens = args.max_new_tokens
     
         host = "EAS服务公网地址"
         authorization = "EAS服务公网Token"
     
         print(f"Prompt: {prompt!r}\n", flush=True)
         # 在客户端请求中可设置语言模型的system prompt。
         system_prompt = "Act like you are programmer with \
                     5+ years of experience."
     
         # 客户端请求中可设置对话的历史信息，客户端维护当前用户的对话记录，用于实现多轮对话。通常情况下可以使用上一轮对话返回的histroy信息，history格式为List[Tuple(str, str)]。
         history = []
         response = post_http_request(
             prompt, system_prompt, history,
             host, authorization,
             max_new_tokens, temperature, top_k, top_p,
             langchain=langchain, use_stream_chat=use_stream_chat)
         output, history = get_response(response)
         print(f" --- output: {output} \n --- history: {history}", flush=True)
     
     # 服务端返回JSON格式的响应结果，包含推理结果与对话历史。
     def get_response(response: requests.Response) -> List[str]:
         data = json.loads(response.content)
         output = data["response"]
         history = data["history"]
         return output, history

     其中：

     • host：配置为服务访问地址。

     • authorization：配置为服务Token。

   • 流式调用

     流式调用使用HTTP SSE方式，其他设置方式与非流式相同，代码参考如下：

     import argparse
     import json
     from typing import Iterable, List
     
     import requests
     
     
     def clear_line(n: int = 1) -> None:
         LINE_UP = '\033[1A'
         LINE_CLEAR = '\x1b[2K'
         for _ in range(n):
             print(LINE_UP, end=LINE_CLEAR, flush=True)
     
     
     def post_http_request(prompt: str,
                           system_prompt: str,
                           history: list,
                           host: str,
                           authorization: str,
                           max_new_tokens: int = 2048,
                           temperature: float = 0.95,
                           top_k: int = 1,
                           top_p: float = 0.8,
                           langchain: bool = False,
                           use_stream_chat: bool = False) -> requests.Response:
         headers = {
             "User-Agent": "Test Client",
             "Authorization": f"{authorization}"
         }
         if not history:
             history = [
                 (
                     "San Francisco is a",
                     "city located in the state of California in the United States. \
                     It is known for its iconic landmarks, such as the Golden Gate Bridge \
                     and Alcatraz Island, as well as its vibrant culture, diverse population, \
                     and tech industry. The city is also home to many famous companies and \
                     startups, including Google, Apple, and Twitter."
                 )
             ]
         pload = {
             "prompt": prompt,
             "system_prompt": system_prompt,
             "top_k": top_k,
             "top_p": top_p,
             "temperature": temperature,
             "max_new_tokens": max_new_tokens,
             "use_stream_chat": use_stream_chat,
             "history": history
         }
         if langchain:
             pload["langchain"] = langchain
         response = requests.post(host, headers=headers,
                                  json=pload, stream=use_stream_chat)
         return response
     
     
     def get_streaming_response(response: requests.Response) -> Iterable[List[str]]:
         for chunk in response.iter_lines(chunk_size=8192,
                                          decode_unicode=False,
                                          delimiter=b"\0"):
             if chunk:
                 data = json.loads(chunk.decode("utf-8"))
                 output = data["response"]
                 history = data["history"]
                 yield output, history
     
     
     if __name__ == "__main__":
         parser = argparse.ArgumentParser()
         parser.add_argument("--top-k", type=int, default=4)
         parser.add_argument("--top-p", type=float, default=0.8)
         parser.add_argument("--max-new-tokens", type=int, default=2048)
         parser.add_argument("--temperature", type=float, default=0.95)
         parser.add_argument("--prompt", type=str, default="How can I get there?")
         parser.add_argument("--langchain", action="store_true")
         args = parser.parse_args()
     
         prompt = args.prompt
         top_k = args.top_k
         top_p = args.top_p
         use_stream_chat = True
         temperature = args.temperature
         langchain = args.langchain
         max_new_tokens = args.max_new_tokens
     
         host = ""
         authorization = ""
     
         print(f"Prompt: {prompt!r}\n", flush=True)
         system_prompt = "Act like you are programmer with \
                     5+ years of experience."
         history = []
         response = post_http_request(
             prompt, system_prompt, history,
             host, authorization,
             max_new_tokens, temperature, top_k, top_p,
             langchain=langchain, use_stream_chat=use_stream_chat)
     
         for h, history in get_streaming_response(response):
             print(
                 f" --- stream line: {h} \n --- history: {history}", flush=True)
     

     其中：

     • host：配置为服务访问地址。

     • authorization：配置为服务Token。

   使用WebSocket方式调用服务

   为了更好地维护用户对话信息，您也可以使用WebSocket方式保持与服务的连接完成单轮或多轮对话，代码示例如下：

   import os
   import time
   import json
   import struct
   from multiprocessing import Process
   
   import websocket
   
   round = 5
   questions = 0
   
   
   def on_message_1(ws, message):
       if message == "<EOS>":
           print('pid-{} timestamp-({}) receives end message: {}'.format(os.getpid(),
                 time.time(), message), flush=True)
           ws.send(struct.pack('!H', 1000), websocket.ABNF.OPCODE_CLOSE)
       else:
           print("{}".format(time.time()))
           print('pid-{} timestamp-({}) --- message received: {}'.format(os.getpid(),
                 time.time(), message), flush=True)
   
   
   def on_message_2(ws, message):
       global questions
       print('pid-{} --- message received: {}'.format(os.getpid(), message))
       # end the client-side streaming
       if message == "<EOS>":
           questions = questions + 1
           if questions == 5:
               ws.send(struct.pack('!H', 1000), websocket.ABNF.OPCODE_CLOSE)
   
   
   def on_message_3(ws, message):
       print('pid-{} --- message received: {}'.format(os.getpid(), message))
       # end the client-side streaming
       ws.send(struct.pack('!H', 1000), websocket.ABNF.OPCODE_CLOSE)
   
   
   def on_error(ws, error):
       print('error happened: ', str(error))
   
   
   def on_close(ws, a, b):
       print("### closed ###", a, b)
   
   
   def on_pong(ws, pong):
       print('pong:', pong)
   
   # stream chat validation test
   def on_open_1(ws):
       print('Opening Websocket connection to the server ... ')
       params_dict = {}
       params_dict['prompt'] = """Show me a golang code example: """
       params_dict['temperature'] = 0.9
       params_dict['top_p'] = 0.1
       params_dict['top_k'] = 30
       params_dict['max_new_tokens'] = 2048
       params_dict['do_sample'] = True
       raw_req = json.dumps(params_dict, ensure_ascii=False).encode('utf8')
       # raw_req = f"""To open a Websocket connection to the server: """
   
       ws.send(raw_req)
       # end the client-side streaming
   
   
   # multi-round query validation test
   def on_open_2(ws):
       global round
       print('Opening Websocket connection to the server ... ')
       params_dict = {"max_new_tokens": 6144}
       params_dict['temperature'] = 0.9
       params_dict['top_p'] = 0.1
       params_dict['top_k'] = 30
       params_dict['use_stream_chat'] = True
       params_dict['prompt'] = "您好！"
       params_dict = {
           "system_prompt":
           "Act like you are programmer with 5+ years of experience."
       }
       raw_req = json.dumps(params_dict, ensure_ascii=False).encode('utf8')
       ws.send(raw_req)
       params_dict['prompt'] = "请使用Python，编写一个排序算法"
       raw_req = json.dumps(params_dict, ensure_ascii=False).encode('utf8')
       ws.send(raw_req)
       params_dict['prompt'] = "请转写成java语言的实现"
       raw_req = json.dumps(params_dict, ensure_ascii=False).encode('utf8')
       ws.send(raw_req)
       params_dict['prompt'] = "请介绍一下你自己？"
       raw_req = json.dumps(params_dict, ensure_ascii=False).encode('utf8')
       ws.send(raw_req)
       params_dict['prompt'] = "请总结上述对话"
       raw_req = json.dumps(params_dict, ensure_ascii=False).encode('utf8')
       ws.send(raw_req)
   
   
   # Langchain validation test.
   def on_open_3(ws):
       global round
       print('Opening Websocket connection to the server ... ')
   
       params_dict = {}
       # params_dict['prompt'] = """To open a Websocket connection to the server: """
       params_dict['prompt'] = """Can you tell me what's the MNN?"""
       params_dict['temperature'] = 0.9
       params_dict['top_p'] = 0.1
       params_dict['top_k'] = 30
       params_dict['max_new_tokens'] = 2048
       params_dict['use_stream_chat'] = False
       params_dict['langchain'] = True
       raw_req = json.dumps(params_dict, ensure_ascii=False).encode('utf8')
       ws.send(raw_req)
   
   
   authorization = ""
   host = "ws://" + ""
   
   
   def single_call(on_open_func, on_message_func, on_clonse_func=on_close):
       ws = websocket.WebSocketApp(
           host,
           on_open=on_open_func,
           on_message=on_message_func,
           on_error=on_error,
           on_pong=on_pong,
           on_close=on_clonse_func,
           header=[
               'Authorization: ' + authorization],
       )
   
       # setup ping interval to keep long connection.
       ws.run_forever(ping_interval=2)
   
   
   if __name__ == "__main__":
       for i in range(5):
           p1 = Process(target=single_call, args=(on_open_1, on_message_1))
           p2 = Process(target=single_call, args=(on_open_2, on_message_2))
           p3 = Process(target=single_call, args=(on_open_3, on_message_3))
   
           p1.start()
           p2.start()
           p3.start()
   
           p1.join()
           p2.join()
           p3.join()

   其中：

   • authorization：配置为服务Token。

   • host：配置为服务访问地址。并将访问地址中前端的http替换为ws。

   • use_stream_chat：通过该请求参数来控制客户端是否为流式输出。默认值为True，表示服务端返回流式数据。

   • 参考上述示例代码中的on_open_2函数的实现方法实现多轮对话。

如何配置更多参数？

1. 单击目标服务操作列下的更新服务。

2. 在部署LLM大语言模型页面，单击右上角的切换为自定义部署。

3. 在模型服务信息区域的运行命令中配置以下参数，参数配置完成后，单击更新。

   参数	描述	默认值
   --model-path	设置预置模型名或自定义模型路径。 示例1：加载预置模型，您可以使用EAS预置的meta-llama/Llama-2-*系列模型（包括：7b-hf，7b-chat-hf，13b-hf，13b-chat-hf等）。例如 python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf。 示例2：加载本地自定义模型，例如 python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=/llama2-7b-chat。	服务的默认模型为meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf。
   --cpu	如需使用CPU完成模型推理可使用此命令行参数。 例如：python webui/webui_server.py --port=8000 --cpu。	默认使用GPU做模型推理。
   --precision	设置llama2模型的精度：支持使用fp32、fp16等精度，例如python webui/webui_server.py --port=8000 --precision=fp32。	系统根据GPU显存大小自动配置7b模型使用的精度。
   --port	指定WebUI服务的监听端口。 示例：python webui/webui_server.py --port=8000。	8000
   --api-only	仅使用API方式启动服务。默认情况下，部署服务会同时启动WebUI与API Server。 示例：python webui/webui_server.py --api-only。	False
   --no-api	仅使用WebUI方式启动服务。默认情况下，部署服务会同时启动WebUI与API Server。 示例：python webui/webui_server.py --no-api。	False
   --max-new-tokens	生成输出token的最大长度，单位为个。 示例：python api/api_server.py --port=8000 --max-new-tokens=1024。	2048
   --temperature	用于调节模型输出结果的随机性，值越大随机性越强，0值为固定输出。Float类型，区间为0~1。 示例：python api/api_server.py --port=8000 --max_length=0.8。	0.95
   --max_round	推理时可支持的历史对话轮数。 示例：python api/api_server.py --port=8000 --max_round=10。	5
   --top_k	从生成结果中选择候选输出的数量，正整数。 示例：python api/api_server.py --port=8000 --top_k=10。	None
   --top_p	从生成结果中按百分比选择输出结果。Float类型，区间为0~1。 示例：python api/api_server.py --port=8000 --top_p=0.9。	None
   --no-template	Llama2、Falcon等模型会提供默认的Prompt模板，如果不设置该参数，会使用默认的Prompt模板，如果设置了该参数，您需要指定自己的模板。 示例：python api/api_server.py --port=8000 --no-template。	使用默认的Prompt模板
   --log-level	选择日志输出等级，日志等级分为DEBUG、INFO、WARNING和ERROR。 示例：python api/api_server.py --port=8000 --log-level=DEBUG。	INFO
   --export-history-path	EAS LLM服务支持后台导出对话记录。启动服务时，需要通过命令行参数指定导出路径。通常情况下，该路径是一个OSS的挂载路径。EAS服务会将1小时内的对话记录导出到一个文件中。 示例：python api/api_server.py --port=8000 --export-history-path=/your_mount_path。	默认不开启
   --export-interval	设置倒数记录的时间周期，单位为秒。例如，设置--export-interval=3600时，表示将最近1小时的对话记录导入到一个文件中。	3600

相关文档

• 更多关于EAS的内容介绍，请参见EAS模型服务概述。

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• 若要了解ChatLLM-WebUI的重要版本发布信息，请参见ChatLLM-WebUI版本发布详情。