Hugging Face 模型下载及使用

Liu Qianglong

Aug 28, 2024 • 9 min read

这篇文章介绍了Hugging Face平台和它的核心产品。演示了如何在AWS EC2实例上，从Hugging Face Hub下载并运行Qwen2-0.5B-Instruct模型。最后，还展示了如何用Gradio图形化界面与Qwen LLM进行聊天对话。

一、Hugging Face 简介

Hugging Face是一家美国公司，成立于2016年，起初是为青少年开发聊天机器人应用程序。后来，Hugging Face转型为专注于机器学习的平台公司，推出了多款促进NLP（自然语言处理）技术发展的产品。主要产品有：

预训练模型：Hugging Face提供了一系列优秀的预训练NLP模型，如BERT、GPT、RoBERTa等，这些模型在多项任务中表现出色。
Transformers库：Hugging Face开发了名为transformers的Python库，支持PyTorch和TensorFlow等深度学习框架，提供了加载、微调和使用预训练模型的便捷工具。
NLP工具：他们提供了多种NLP相关工具，如文本生成、文本分类和命名实体识别，帮助开发者快速构建NLP应用。
Hugging Face Hub：这是一个集中式的Web平台，类似于GitHub，托管基于Git的代码仓库、模型和数据集，并支持项目讨论和拉取请求。
Hugging Face Spaces：Hugging Face Spaces是一个允许用户轻松部署和分享AI应用的平台。。它提供了一个易于使用的GUI，使用户能够快速创建和部署Web托管的ML应用。2021年底，Hugging Face宣布收购了Gradio。Gradio是一个开源Python包，允许用户快速为机器学习模型、API或任何Python函数构建交互式演示或Web应用程序，无需编写HTML、CSS或JavaScript代码。

二、大模型竞技场与排名

另外在Hugging Face可以查看各个大模型的排行榜，例如下面的开源大模型排行榜 [1]。

由LMSYS维护的大模型聊天竞技场，收集人类对大模型聊天回复的反馈，进行排名 [2]。

发送的问题会同时给两个模型进行回复，根据回复内容进行投票，一共4个选项，A胜、B胜、平手或者都不行。投票后会显示回复的大模型版本。

三、Hugging Face Spaces 使用

Hugging Face Spaces是一个允许用户轻松部署和分享AI应用的平台，很多大模型都会在Spaces上发布不同版本的模型，为大家提供测试。例如下面是Qwen的Spaces空间https://huggingface.co/Qwen [3]。

点击进入Qwen2-72B-Instruct Chat，可以进行聊天测试。

四、EC2 本地运行 Qwen2-0.5B-Instruct 模型

这部分演示一下，通过EC2下载和启动Qwen2-0.5B-Instruct模型。我选择Deep Learning类型的AMI，这个类型的AMI已经预先安装了英伟达的驱动。

选择Ubuntu或者Amazon Linux2023都可以，这里我选择Ubuntu22.04版本的镜像。

选择g4dn.xlarge，带有1个NVIDA T4显卡，共有16GB GPU，这是带有英伟达显卡最便宜的实例。

实例已经预装了英伟达驱动，启动之后通过nvidia-smi命令查看一下GPU信息。

root@ip-172-31-83-158:~# nvidia-smi
Fri Jul  5 03:34:19 2024
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 535.183.01             Driver Version: 535.183.01   CUDA Version: 12.2     |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                      |               MIG M. |
|=========================================+======================+======================|
|   0  Tesla T4                       On  | 00000000:00:1E.0 Off |                    0 |
| N/A   33C    P8               9W /  70W |      2MiB / 15360MiB |      0%      Default |
|                                         |                      |                  N/A |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                            |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU Memory |
|        ID   ID                                                             Usage      |
|=======================================================================================|
|  No running processes found                                                           |
+---------------------------------------------------------------------------------------+

进入Qwen2-0.5B-Instruct页面https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct ，拷贝模型链接 [5]。

要下载模型文件，需要先安装git-lfs，否则不会下载项目中的大型文件。

Git LFS（Large File Storage）是一个Git扩展工具，用于高效管理大文件。它通过将大文件存储在单独的LFS存储库中，避免了Git仓库体积过大，提升了项目管理效率。Git LFS特别适用于需要处理大型文件的项目，如音乐、图片、视频等。该工具易于安装和配置，并且在多个平台上有良好的支持。

root@ip-172-31-83-158:~# apt update -y
root@ip-172-31-83-158:~# apt install git-lfs -y

下载模型文件

root@ip-172-31-83-158:~# git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct

查看模型文件

root@ip-172-31-83-158:~# cd Qwen2-0.5B-Instruct/

root@ip-172-31-83-158:~/Qwen2-0.5B-Instruct# ll -h
total 954M
drwxr-xr-x 3 root root 4.0K Jul  5 03:36 ./
drwx------ 8 root root 4.0K Jul  5 03:36 ../
drwxr-xr-x 9 root root 4.0K Jul  5 03:36 .git/
-rw-r--r-- 1 root root 1.5K Jul  5 03:36 .gitattributes
-rw-r--r-- 1 root root  12K Jul  5 03:36 LICENSE
-rw-r--r-- 1 root root 3.5K Jul  5 03:36 README.md
-rw-r--r-- 1 root root  659 Jul  5 03:36 config.json
-rw-r--r-- 1 root root  242 Jul  5 03:36 generation_config.json
-rw-r--r-- 1 root root 1.6M Jul  5 03:36 merges.txt
-rw-r--r-- 1 root root 943M Jul  5 03:36 model.safetensors
-rw-r--r-- 1 root root 6.8M Jul  5 03:36 tokenizer.json
-rw-r--r-- 1 root root 1.3K Jul  5 03:36 tokenizer_config.json
-rw-r--r-- 1 root root 2.7M Jul  5 03:36 vocab.json

安装python包依赖，这三个python包都比较大，下载时间较长。

root@ip-172-31-83-158:~# pip install transformers torch accelerate

国内可以指定pip安装源。

pip install transformers torch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

拷贝官方提供的快速启动脚本，这里我修改模型的路径为绝对路径"/root/Qwen2-0.5B-Instruct"，Prompt修改为"你是谁？"，增加了打印响应结果。

vim /root/qwen0.5b-demo.py

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
device = "cuda" # the device to load the model onto

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "/root/Qwen2-0.5B-Instruct",
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct")

prompt = "你是谁？"
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)

generated_ids = model.generate(
    model_inputs.input_ids,
    max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)

运行脚本，查看模型返回结果。

root@ip-172-31-83-158:~# python3 qwen0.5b-demo.py
Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.
The attention mask is not set and cannot be inferred from input because pad token is same as eos token.As a consequence, you s `attention_mask` to obtain reliable results.
我是阿里云开发的一款超大规模语言模型，我叫通义千问。

查看GPU消耗。

ubuntu@ip-172-31-83-158:~$ nvidia-smi
Fri Jul  5 03:51:05 2024
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 535.183.01             Driver Version: 535.183.01   CUDA Version: 12.2     |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                      |               MIG M. |
|=========================================+======================+======================|
|   0  Tesla T4                       On  | 00000000:00:1E.0 Off |                    0 |
| N/A   37C    P0              32W /  70W |   1313MiB / 15360MiB |      0%      Default |
|                                         |                      |                  N/A |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+

+---------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                            |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU Memory |
|        ID   ID                                                             Usage      |
|=======================================================================================|
|    0   N/A  N/A      3152      C   python3                                    1308MiB |
+---------------------------------------------------------------------------------------+

Qwen Gradio 图形化界面

命令行进行对话并不方便，可以使用官方提供的web_demo.py脚本 [6]，通过图形化页面进行对话，脚本网址是https://github.com/QwenLM/Qwen2/blob/main/examples/demo/web_demo.py。

安装脚本所需要的依赖，前面已经安装过transformers torch accelerate这三个库了，这里只需要安装gradio即可。

root@ip-172-31-83-158:~# pip install gradio

运行脚本，-- server-name 0.0.0.0允许所有地址进行访问，--checkpoint-path /root/Qwen2-0.5B-Instruct指定模型文件所在目录。

root@ip-172-31-83-158:~# python3 web_demo.py --server-name 0.0.0.0 --checkpoint-path /root/Qwen2-0.5B-Instruct

使用公网地址加上8000端口打开网页查看。

五、文档链接

[1] 开源大模型排行榜：https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard
[2] 大模型聊天竞技场： https://huggingface.co/spaces/lmsys/chatbot-arena-leaderboard
[3] Qwen 的 Spaces 空间：https://huggingface.co/Qwen
[4] Qwen2-72B-Instruct Spaces 空间：https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2-72B-Instruct
[5] Qwen2-0.5B-Instruct 模型下载地址： https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct
[6] Qwen2 网页demo代码 https://github.com/QwenLM/Qwen2/blob/main/examples/demo/web_demo.py