【机器学习】阿里Qwen-VL:基于FastAPI私有化部署你的第一个AI多模态大模型

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作者
筋斗云
阅读量:3

 

目录

一、引言

二、Qwen-VL 介绍

2.1 Qwen-VL 特点

2.2 Qwen-VL 原理

2.3 Qwen-VL 模型结构

三、FastAPI封装Qwen-VL大模型服务接口

3.1 FastAPI 极简入门

3.1.1 FastAPI

3.1.2 uvicorn

3.1.3 pydantic

3.2  QwenVL-API服务端

3.2.1 代码示例

3.2.2 代码详解 

3.2.3 代码使用 

3.3  QwenVL-API客户端

3.3.1 代码示例

3.3.2 代码要点

3.3.2 代码使用 

四、总结


一、引言

之前在热榜第一🏆文章GLM-4中提到了最新开源的GLM-4V-9B多模态模型,其中采用python对GLM-4V-9B推理方法进行实现,而实际应用到项目中,仅有推理代码只能进行离线测试,如果想应用到线上,还是需要封装成OpenAI兼容的API接口。今天我们基于FastAPI,以Qwen-VL为例,讲述如何封装一个私有化的多模态大模型(MLLMs)。

OpenAI兼容的API接口(OpenAI-API-compatible):是个很重要的接口规范,由大模型王者OpenAI制定,简单来说就是接口名、传参方式、参数格式统一仿照OpenAI的接口方式,这样可以降低使用接口的学习与改造,做到多厂商、多模型兼容。

  • DIFY平台:自定义的接口要求复合OpenAI兼容API规范才能使用
  • vLLM、OllamaXinference等开源推理框架:接口均参照OpenAI兼容API规范 

本文基于FastAPI简单实现了一个遵照OpenAI兼容接口的Qwen-VL服务端和客户端接口,用于交流学习,如有问题与建议欢迎大家留言指正!

二、Qwen-VL 介绍

2.1 Qwen-VL 特点

Qwen-VL 是阿里云研发的大规模视觉语言模型(Large Vision Language Model, LVLM)。Qwen-VL 可以以图像、文本、检测框作为输入,并以文本和检测框作为输出。Qwen-VL 系列模型的特点包括:

  • 强大的性能:在四大类多模态任务的标准英文测评中(Zero-shot Captioning/VQA/DocVQA/Grounding)上,均取得同等通用模型大小下最好效果;
  • 多语言对话模型:天然支持英文、中文等多语言对话,端到端支持图片里中英双语的长文本识别;
  • 多图交错对话:支持多图输入和比较,指定图片问答,多图文学创作等;
  • 首个支持中文开放域定位的通用模型:通过中文开放域语言表达进行检测框标注;
  • 细粒度识别和理解:相比于目前其它开源LVLM使用的224分辨率,Qwen-VL是首个开源的448分辨率的LVLM模型。更高分辨率可以提升细粒度的文字识别、文档问答和检测框标注。

目前,提供了 Qwen-VL 系列的两个模型:

  • Qwen-VL: Qwen-VL 以 Qwen-7B 的预训练模型作为语言模型的初始化,并以 Openclip ViT-bigG 作为视觉编码器的初始化,中间加入单层随机初始化的 cross-attention,经过约1.5B的图文数据训练得到。最终图像输入分辨率为448。
  • Qwen-VL-Chat: 在 Qwen-VL 的基础上,我们使用对齐机制打造了基于大语言模型的视觉AI助手Qwen-VL-Chat,它支持更灵活的交互方式,包括多图、多轮问答、创作等能力。

2.2 Qwen-VL 原理

Qwen-VL模型网络包括视觉编码器(Vision Encoder)、视觉语言适配器(VL Adapter)、语言模型(LLM)三部分,其中编码器1.9B、视觉语言适配器0.08B、语言模型7.7B,共计9.6B。(GLM-4V-9B)约13B。两者视觉编码器占比分别为20%和30%。

具体的训练过程分为三步:

  • 预训练:只优化视觉编码器和视觉语言适配器,冻结语言模型。使用大规模图像-文本配对数据,输入图像分辨率为224x224。
  • 多任务预训练:引入更高分辨率(448x448)的多任务视觉语言数据,如VQA、文本VQA、指称理解等,进行多任务联合预训练。
  • 监督微调冻结视觉编码器,优化语言模型和适配器。使用对话交互数据进行提示调优,得到最终的带交互能力的Qwen-VL-Chat模型。

2.3 Qwen-VL 模型结构

通过之前的文章中讲述的使用transformers查看model结构的方法,查看模型结构如下,包含以下几个部分

  • ModuleList语言模型部分:包含32个QwenBlock,每个QwenBlock中包含1个QwenAttention和QwenMLP
  • ViT视觉编码器部分:包含TransformerBlock和Resampler部分:
    •  TransformerBlock包含48个VisualAttentionBlock,每个VisualAttentionBlock包含1个1664维输入的VisualAttention和1个Sequential的mlp
    •  Resampler包含1个MultiheadAttention
QWenLMHeadModel(   (transformer): QWenModel(     (wte): Embedding(151936, 4096)     (drop): Dropout(p=0.0, inplace=False)     (rotary_emb): RotaryEmbedding()     (h): ModuleList(       (0-31): 32 x QWenBlock(         (ln_1): RMSNorm()         (attn): QWenAttention(           (c_attn): Linear(in_features=4096, out_features=12288, bias=True)           (c_proj): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=False)           (attn_dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False)         )         (ln_2): RMSNorm()         (mlp): QWenMLP(           (w1): Linear(in_features=4096, out_features=11008, bias=False)           (w2): Linear(in_features=4096, out_features=11008, bias=False)           (c_proj): Linear(in_features=11008, out_features=4096, bias=False)         )       )     )     (ln_f): RMSNorm()     (visual): VisionTransformer(       (conv1): Conv2d(3, 1664, kernel_size=(14, 14), stride=(14, 14), bias=False)       (ln_pre): LayerNorm((1664,), eps=1e-06, elementwise_affine=True)       (transformer): TransformerBlock(         (resblocks): ModuleList(           (0-47): 48 x VisualAttentionBlock(             (ln_1): LayerNorm((1664,), eps=1e-06, elementwise_affine=True)             (ln_2): LayerNorm((1664,), eps=1e-06, elementwise_affine=True)             (attn): VisualAttention(               (in_proj): Linear(in_features=1664, out_features=4992, bias=True)               (out_proj): Linear(in_features=1664, out_features=1664, bias=True)             )             (mlp): Sequential(               (c_fc): Linear(in_features=1664, out_features=8192, bias=True)               (gelu): GELU(approximate='none')               (c_proj): Linear(in_features=8192, out_features=1664, bias=True)             )           )         )       )       (attn_pool): Resampler(         (kv_proj): Linear(in_features=1664, out_features=4096, bias=False)         (attn): MultiheadAttention(           (out_proj): NonDynamicallyQuantizableLinear(in_features=4096, out_features=4096, bias=True)         )         (ln_q): LayerNorm((4096,), eps=1e-06, elementwise_affine=True)         (ln_kv): LayerNorm((4096,), eps=1e-06, elementwise_affine=True)       )       (ln_post): LayerNorm((4096,), eps=1e-06, elementwise_affine=True)     )   )   (lm_head): Linear(in_features=4096, out_features=151936, bias=False) )

三、FastAPI封装Qwen-VL大模型服务接口

3.1 FastAPI 极简入门

搭建1个FastAPI服务依赖fastapi、pydantic、uvicorn三个库:

3.1.1 FastAPI

FastAPI是一个现代、快速(高性能)的Web框架,用于构建API,用Python编写。它基于标准的Python类型提示,提供自动的交互式文档和数据验证。

代码示例:

# 导入FastAPI模块 from fastapi import FastAPI  # 创建一个FastAPI实例 app = FastAPI()  # 定义一个路径操作函数 @app.get("/") async def root():     # 返回一个JSON响应     return {"message": "Hello World"}  # 运行应用 if __name__ == "__main__":     import uvicorn     uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

这段代码创建了一个简单的FastAPI应用,当访问根路径/时,会返回一个包含"Hello World"的消息。可以使用uvicorn运行这个应用,它是一个ASGI服务器,FastAPI是基于ASGI构建的 

3.1.2 uvicorn

uvicorn是一个ASGI(Asynchronous Server Gateway Interface)服务器,用于运行现代的异步Python Web应用,如FastAPI。以下是如何使用uvicorn运行一个FastAPI应用的步骤:

假设你有一个名为main.py的文件,其中包含你的FastAPI应用:

from fastapi import FastAPI  app = FastAPI()  @app.get("/") async def root():     return {"message": "Hello World"}

可以使用以下命令运行你的应用:

uvicorn main:app --reload

这里的main是你的Python文件名(不包括.py扩展名),app是你的FastAPI实例的变量名。--reload标志告诉uvicorn在代码更改时自动重新加载应用,这对于开发非常有用。

3.1.3 pydantic

Pydantic是一个Python库,用于数据验证和设置管理。它被广泛用于FastAPI中,用于定义请求和响应模型,以进行数据验证和解析。

from pydantic import BaseModel  class Item(BaseModel):     name: str     description: str = None     price: float     tax: float = None     tags: list = []  items = {     "foo": {"name": "Foo", "price": 50.2},     "bar": {"name": "Bar", "description": "The bartenders", "price": 62, "tax": 20.2},     "baz": {"name": "Baz", "description": None, "price": 50.2, "tax": 10.5, "tags": []}, }  item = Item(**items["foo"]) print(item) # 输出: Item(name='Foo', description=None, price=50.2, tax=None, tags=[])

3.2  QwenVL-API服务端

3.2.1 代码示例

from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel import uvicorn import requests from io import BytesIO from modelscope import snapshot_download from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch from PIL import Image  #import os #os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1,2"  #model_dir = snapshot_download('ZhipuAI/glm-4v-9b') model_dir = snapshot_download('qwen/Qwen-VL-Chat') device = "auto"  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir,trust_remote_code=True) qwen_vl = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map=device, trust_remote_code=True,fp16=True).eval()  # 创建FastAPI应用实例 app = FastAPI()  # 定义请求体模型,与OpenAI API兼容 class ChatCompletionRequest(BaseModel):     model: str     messages: list     max_tokens: int = 1024     temperature: float = 0.7  # 文本生成函数 def generate_text(model: str, messages: list, max_tokens: int, temperature: float):          text = messages[0]["content"][0]["text"]     image_url =  messages[0]["content"][1]["image_url"]["url"]     #print(text,image_url)     query = tokenizer.from_list_format([         {'image': image_url}, # Either a local path or an url         {'text': text}     ])     response, history = qwen_vl.chat(tokenizer, query=query, history=None,max_new_tokens=max_tokens)     return response  # 定义路由和处理函数,与OpenAI API兼容 @app.post("/v1/chat/completions") async def create_chat_completion(request: ChatCompletionRequest):     # 调用自定义的文本生成函数     response = generate_text(request.model, request.messages, request.max_tokens, request.temperature)     return {"choices": [{"message": {"content": response}}],"model": request.model}  # 启动FastAPI应用 if __name__ == "__main__":          uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8888)

3.2.2 代码详解 

  1. 环境:在代码之前建立conda环境、pip代码中依赖的库,这个地方不讲啦,可以看之前的文章
  2. 下载必要的库:如上一节讲到的fastapi、pydantic、uvicorn等用于搭建api服务的库,以及modelscope、transformers、torch,以及图片处理的库io、PIL等
  3. 下载模型:基于modelscope的snapshot_download下载模型文件,专为网络不稳定的开发者服务
  4. 实例化分词器和模型:模型基于transformers的AutoTokenizer、AutoModelForCausalLM建立分词器和模型qwen_vl
  5. 实例化FastAPI:通过app=FastAPI()创建fastapi实例
  6. 定义请求体模型:继承pydantic的BaseModel,参数需要兼容OpenAI API
  7. 从主函数开始看:通过uvicorn.run启动Fastapi实例app,配置host和port
  8. 定义app的路由:路由指向v1/chat/completions
  9. 定义app的处理函数:处理函数调用generate_text函数,传入request接收的兼容OpenAI的请求体模型。
  10. 文本和图像生成generate_text:提取query、image_url,构造query,传入qwen_vl.chat(),基于图片和文本生成response返回
  11. API返回格式:拼接choices、message、content等构造兼容OpenAI API的返回

3.2.3 代码使用 

使用CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python run_api_qwenvl.py启动,指定卡2运行api服务。 

   

显存占用18.74G(模型尺寸9.6B,根据我们之前提过很多次的经验,推理模型显存占用=模型尺寸*2=9.6*2=19.2G)

  

3.3  QwenVL-API客户端

3.3.1 代码示例

import requests import json  # 定义请求的URL url = "http://0.0.0.0:8888/v1/chat/completions"  # 定义请求体 data = {         "model": "qwen-vl",         "messages":[{"role":"user","content":[{"type":"text","text":"这是什么?"},{"type":"image_url","image_url":{"url":"https://img1.baidu.com/it/u=1369931113,3388870256&fm=253&app=138&size=w931&n=0&f=JPEG&fmt=auto?sec=1703696400&t=f3028c7a1dca43a080aeb8239f09cc2f"}}]}],         "max_tokens": 1024,         "temperature": 0.5 } # 将字典转换为JSON格式 headers = {'Content-Type': 'application/json'} data_json = json.dumps(data) # 发送POST请求 response = requests.post(url, data=data_json, headers=headers)  # 检查响应状态码 if response.status_code == 200:     # 如果响应成功,打印响应内容     print(response.json()) else:     # 如果响应失败,打印错误信息     print(f"Error: {response.status_code}, {response.text}")

3.3.2 代码要点

requests:采用requests库进行请求,requests是一个在Python中用于发送HTTP请求的库。它允许你发送各种类型的HTTP请求,如GET、POST、PUT、DELETE等,以及处理响应。requests库的一个主要优点是它的易用性和简洁的API。

请求体data定义:完全模仿OpenAI API请求结构,服务端也根据此结构规范处理。

headers请求头:接口请求格式为JSON,采用json.dumps可以将字典型的data转换为json字符串,用于请求时采用json格式传输。更多json用法可以参考之前的文章

3.3.2 代码使用 

将以上客户端代码放入post_api.py中,采用python post_api.py调用服务端接口。

比如传入的图片为:

  

qwen-vl输出为 

  

“这是海面,可以看到远处的海平线和海岸线。天空中飘着美丽的云彩。”

glm-4v输出为 

  

“这是一张展示海滨风景的图片。图中可以看到一片宁静的海洋,海面上有几块岩石露出水面。天空呈现出深浅不一的蓝色,其中散布着一些白云。在远处,可以看到陆地和大海的交界线,以及一些小岛或陆地突起。整个场景给人一种宁静、宽广的感觉。”

看起来glm-4v的效果要好一些,主要原因:

  • 发布日期:qwen-vl发布于2023年8月22日,glm-4v发布于2024年6月6日,隔着将近一年
  • 分辨率:qwen-vl是448*448,glm-4v是1120*1120
  • 模型尺寸:qwen-vl是9.6B,glm-4v是13B

期待qwen2-vl的诞生吧!

四、总结

本文首先在引言中强调了一下OpenAI兼容API的重要性,希望引起读者重视,其次介绍了Qwen-VL的原理与模型结构,最后简要讲了下FastAPI以及搭配组件,并基于FastAPI封装了OpenAI兼容API的Qwen-VL大模型服务端接口,并给出了客户端实现。本文内容在工作中非常实用,希望大家能有所收获并与我交流。期待您的关注+三连!

文末按照要求附Qwen-VL在gitcode的链接,期待获得csdn的第一个奖项:GitCode - 全球开发者的开源社区,开源代码托管平台

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AI智能体研发之路-模型篇(四):一文入门pytorch开发

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【AI大模型】Transformers大模型库(二):AutoModelForCausalLM

【AI大模型】Transformers大模型库(三):特殊标记(special tokens)

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【AI大模型】Transformers大模型库(六):torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory解决

【AI大模型】Transformers大模型库(七):单机多卡推理之device_map

【AI大模型】Transformers大模型库(八):大模型微调之LoraConfig

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