LoRA微调模型的容器化部署策略
在大语言模型定制化训练中，LoRA（Low-Rank Adaptation）因其参数效率高、易于部署的特点而备受青睐。本文将详细介绍如何将LoRA微调后的模型进行容器化部署。
部署架构
首先构建一个典型的LoRA部署架构：
- 模型文件存储在本地或云端存储
- 使用Docker容器封装推理服务
- 通过RESTful API对外提供服务
Dockerfile构建
FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
EXPOSE 8000
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
核心代码示例
from fastapi import FastAPI
import torch
from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer
from peft import PeftModel, PeftConfig
app = FastAPI()
# 加载基础模型和LoRA适配器
model_name = "meta-llama/Llama-2-7b-hf"
peft_model_id = "your-lora-model-path"
base_model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_name)
model = PeftModel.from_pretrained(base_model, peft_model_id)
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_name)
@app.post("/generate")
async def generate(text: str):
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
return {"response": tokenizer.decode(outputs[0])}
部署命令
# 构建镜像
docker build -t lora-deployment .
# 运行容器
docker run -p 8000:8000 lora-deployment
通过以上步骤，即可完成LoRA微调模型的容器化部署。这种方式便于在不同环境中快速复现和部署模型服务。
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