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Hugging Face 本地管道

Hugging Face 模型可以通过 HuggingFacePipeline 类在本地运行。

Hugging Face Model Hub 托管了超过12万个模型、2万个数据集和5万个演示应用（Spaces），所有这些资源都是开源且公开可用的，人们可以在这个在线平台上轻松协作并共同构建机器学习。

这些可以通过本地管道包装器从LangChain调用，也可以通过HuggingFaceHub类调用它们的托管推理端点。

要使用，您应该安装transformers python 包，以及pytorch。您还可以安装xformer以实现更高效的内存注意力机制。

%pip install --upgrade --quiet transformers

模型加载​

可以通过使用from_model_id方法指定模型参数来加载模型。

from langchain_huggingface.llms import HuggingFacePipeline

hf = HuggingFacePipeline.from_model_id(
    model_id="gpt2",
    task="text-generation",
    pipeline_kwargs={"max_new_tokens": 10},
)
API Reference:HuggingFacePipeline

它们也可以通过直接传入现有的transformers管道来加载

from langchain_huggingface.llms import HuggingFacePipeline
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline

model_id = "gpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)
pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, max_new_tokens=10)
hf = HuggingFacePipeline(pipeline=pipe)
API Reference:HuggingFacePipeline

创建链​

将模型加载到内存后，您可以将其与提示组合以形成链。

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

template = """Question: {question}

Answer: Let's think step by step."""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)

chain = prompt | hf

question = "What is electroencephalography?"

print(chain.invoke({"question": question}))
API Reference:PromptTemplate

要在没有提示的情况下获取响应，您可以将skip_prompt=True与LLM绑定。

chain = prompt | hf.bind(skip_prompt=True)

question = "What is electroencephalography?"

print(chain.invoke({"question": question}))

流式响应。

for chunk in chain.stream(question):
    print(chunk, end="", flush=True)

GPU 推理​

在带有GPU的机器上运行时，您可以指定device=n参数将模型放在指定的设备上。默认情况下，CPU推理为-1。

如果您有多个GPU和/或模型对于单个GPU来说太大，您可以指定device_map="auto"，这需要并使用Accelerate库来自动确定如何加载模型权重。

注意：不应同时指定device和device_map，否则可能导致意外行为。

gpu_llm = HuggingFacePipeline.from_model_id(
    model_id="gpt2",
    task="text-generation",
    device=0,  # replace with device_map="auto" to use the accelerate library.
    pipeline_kwargs={"max_new_tokens": 10},
)

gpu_chain = prompt | gpu_llm

question = "What is electroencephalography?"

print(gpu_chain.invoke({"question": question}))

批量GPU推理​

如果在带有GPU的设备上运行，您也可以在批处理模式下在GPU上运行推理。

gpu_llm = HuggingFacePipeline.from_model_id(
    model_id="bigscience/bloom-1b7",
    task="text-generation",
    device=0,  # -1 for CPU
    batch_size=2,  # adjust as needed based on GPU map and model size.
    model_kwargs={"temperature": 0, "max_length": 64},
)

gpu_chain = prompt | gpu_llm.bind(stop=["\n\n"])

questions = []
for i in range(4):
    questions.append({"question": f"What is the number {i} in french?"})

answers = gpu_chain.batch(questions)
for answer in answers:
    print(answer)

使用OpenVINO后端进行推理​

要使用OpenVINO部署模型，您可以指定backend="openvino"参数以触发OpenVINO作为后端推理框架。

如果您有Intel GPU，可以指定model_kwargs={"device": "GPU"}在其上运行推理。

%pip install --upgrade-strategy eager "optimum[openvino,nncf]" --quiet
ov_config = {"PERFORMANCE_HINT": "LATENCY", "NUM_STREAMS": "1", "CACHE_DIR": ""}

ov_llm = HuggingFacePipeline.from_model_id(
    model_id="gpt2",
    task="text-generation",
    backend="openvino",
    model_kwargs={"device": "CPU", "ov_config": ov_config},
    pipeline_kwargs={"max_new_tokens": 10},
)

ov_chain = prompt | ov_llm

question = "What is electroencephalography?"

print(ov_chain.invoke({"question": question}))

使用本地OpenVINO模型进行推理​

可以通过CLI将模型导出为OpenVINO IR格式，并从本地文件夹加载模型。

!optimum-cli export openvino --model gpt2 ov_model_dir

建议应用8位或4位权重量化，以减少推理延迟和模型占用空间，使用--weight-format：

!optimum-cli export openvino --model gpt2  --weight-format int8 ov_model_dir # for 8-bit quantization

!optimum-cli export openvino --model gpt2  --weight-format int4 ov_model_dir # for 4-bit quantization
ov_llm = HuggingFacePipeline.from_model_id(
    model_id="ov_model_dir",
    task="text-generation",
    backend="openvino",
    model_kwargs={"device": "CPU", "ov_config": ov_config},
    pipeline_kwargs={"max_new_tokens": 10},
)

ov_chain = prompt | ov_llm

question = "What is electroencephalography?"

print(ov_chain.invoke({"question": question}))

您可以通过激活的动态量化和KV缓存量化获得额外的推理速度提升。这些选项可以通过ov_config启用，如下所示：

ov_config = {
    "KV_CACHE_PRECISION": "u8",
    "DYNAMIC_QUANTIZATION_GROUP_SIZE": "32",
    "PERFORMANCE_HINT": "LATENCY",
    "NUM_STREAMS": "1",
    "CACHE_DIR": "",
}

欲了解更多信息，请参阅OpenVINO LLM指南和OpenVINO本地管道笔记本。

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