10分钟完成 ERNIE-4.5-0.3B-Paddle 模型部署

本文档讲解如何部署ERNIE-4.5-0.3B-Base-Paddle模型，在开始部署前，请确保你的硬件环境满足如下条件：

GPU驱动 >= 535
CUDA >= 12.3
CUDNN >= 9.5
Linux X86_64
Python >= 3.10
运行模型满足最低硬件配置要求，参考支持模型列表文档

为了快速在各类硬件部署，本文档采用 ERNIE-4.5-0.3B-Base-Paddle 模型作为示例，可在大部分硬件上完成部署。

安装FastDeploy方式参考安装文档。

1. 启动服务

安装FastDeploy后，在终端执行如下命令，启动服务，其中启动命令配置方式参考参数说明

python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server \
       --model baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Paddle \
       --port 8180 \
       --metrics-port 8181 \
       --engine-worker-queue-port 8182 \
       --max-model-len 32768 \
       --max-num-seqs 32

💡 注意：在 --model 指定的路径中，若当前目录下不存在该路径对应的子目录，则会尝试根据指定的模型名称（如 baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Paddle）查询AIStudio是否存在预置模型，若存在，则自动启动下载。默认的下载路径为：~/xx。关于模型自动下载的说明和配置参阅模型下载。 --max-model-len 表示当前部署的服务所支持的最长Token数量。 --max-num-seqs 表示当前部署的服务所支持的最大并发处理数量。

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2. 用户发起服务请求

执行启动服务指令后，当终端打印如下信息，说明服务已经启动成功。

api_server.py[line:91] Launching metrics service at http://0.0.0.0:8181/metrics
api_server.py[line:94] Launching chat completion service at http://0.0.0.0:8180/v1/chat/completions
api_server.py[line:97] Launching completion service at http://0.0.0.0:8180/v1/completions
INFO:     Started server process [13909]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:8180 (Press CTRL+C to quit)

FastDeploy提供服务探活接口，用以判断服务的启动状态，执行如下命令返回 HTTP/1.1 200 OK 即表示服务启动成功。

curl -i http://0.0.0.0:8180/health

通过如下命令发起服务请求

curl -X POST "http://0.0.0.0:8180/v1/chat/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "把李白的静夜思改写为现代诗"}
  ]
}'

FastDeploy服务接口兼容OpenAI协议，可以通过如下Python代码发起服务请求。

import openai
host = "0.0.0.0"
port = "8180"
client = openai.Client(base_url=f"http://{host}:{port}/v1", api_key="null")

response = client.chat.completions.create(
    model="null",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "I'm a helpful AI assistant."},
        {"role": "user", "content": "把李白的静夜思改写为现代诗"},
    ],
    stream=True,
)
for chunk in response:
    if chunk.choices[0].delta:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end='')
print('\n')