5.1. multilora

使用方法

python3 -m vllm_utils.multilora_inference --base-model=[path of base model] --device=[device type] --lora-config=[path of lora config file]

各参数含义如下：

• --base-model：base model存储路径；

• --device：设备类型，默认为gcu；

• --lora-config:lora配置文件存储路径，配置文件类型需为json。格式如下：

  {
    "lora_models":[
        {"id":[lora model 1 id],"model_path":[lora model 1 path]}，
        {"id":[lora model 2 id],"model_path":[lora model 2 path]}
    ],
    "prompts":[
        {"text":[prompt text 1],"lora_id":[id of lora model]}，
        {"text":[prompt text 2],"lora_id":[id of lora model]}
  }
  

  • lora_models:设定各lora model的id及存储路径；

  • prompts:设定各输入prompt的文本信息和对应的lora model id，若不设置lora id，则仅使用--base-model进行推理；

示例

python3 -m vllm_utils.multilora_inference --base-model=chatglm3-6b/ --device=gcu --lora-config=chatglm_6b_lora.config

• chatglm3-6b/为模型的本地存储路径，下载自chatglm3-6b;

• chatglm_6b_lora.config为lora配置文件，其内容为：

  {
    "lora_models":[
        {"id":1,"model_path":"chatglm3-6b-csc-chinese-lora"}
    ],
    "prompts":[
        {"text":"请介绍下你自己,包括你的主要功能和应用场景。"},
        {"text":"A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant. The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the user's questions. USER: 对下面文本纠错\n\n少先队员因该为老人让坐。 ASSISTANT:",
            "lora_id":"1"},
        {"text":"A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant. The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the user's questions. USER: 对下面文本纠错\n\n下个星期，我跟我朋唷打算去法国玩儿。 ASSISTANT:",
            "lora_id":"1"}
    ]
  }
  

  • chatglm3-6b-csc-chinese-lora为lora模型的本地存储路径，下载自chatglm3-6b-csc-chinese-lora;

  • chatglm3-6b-csc-chinese-lora在本轮推理时设置其id为1；

  • prompts部分设置的三个prompt，第一个仅使用base model进行推理，其余使用base model和lora model共同进行推理；