/api-for-open-llm

openai style api for open large language models, using LLMs just as chatgpt! 开源大模型的统一后端接口

Primary LanguagePythonApache License 2.0Apache-2.0

API for Open LLMs

此项目为开源大模型的推理实现统一的后端接口，与 OpenAI 的响应保持一致，具有以下特性：

  • ✨ 以 OpenAI ChatGPT API 的方式调用各类开源大模型

  • 🖨️ 支持流式响应，实现打印机效果

  • 📖 实现文本嵌入模型，为文档知识问答提供支持

  • 🦜️ 支持大规模语言模型开发工具 langchain 的各类功能

  • 🙌 只需要简单的修改环境变量即可将开源模型作为 chatgpt 的替代模型，为各类应用提供后端支持

  • 🚀 支持加载经过自行训练过的 lora 模型

🐼 模型

支持多种开源大模型

Model Backbone #Params Claimed language checkpoint link
ChatGLM GLM 6B en, zh THUDM/chatglm-6b
BELLE BLOOMZ 7B zh BelleGroup/BELLE-7B-2M
Chinese-LLaMA-Alpaca LLaMA 7/13B en, zh ziqingyang/chinese-alpaca-plus-lora-7b
BAIZE LLaMA 7/13/30B en project-baize/baize-lora-7B
Phoenix BLOOMZ 7B multi FreedomIntelligence/phoenix-inst-chat-7b
MOSS CodeGen 16B en, zh fnlp/moss-moon-003-sft-int4
Guanaco LLaMA 7/33/65B en timdettmers/guanaco-33b-merged

🐳 环境配置

docker启动（推荐）

构建镜像

docker build -t llm-api:pytorch .

启动容器

docker run -it -d --gpus all --ipc=host --net=host -p 80:80 --name=chatglm \
    --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 \
    -v `pwd`:/workspace \
    llm-api:pytorch \
    python api/app.py \
    --port 80 \
    --allow-credentials \
    --model_name chatglm \
    --model_path THUDM/chatglm-6b \
    --embedding_name GanymedeNil/text2vec-large-chinese

主要参数含义：

  • model_name: 模型名称，如chatglm、phoenix、moss等

  • model_path: 开源大模型的文件所在路径

  • embedding_name（可选项）: 嵌入模型的文件所在路径

本地启动

安装 pytorch 环境

conda create -n pytorch python=3.8
conda activate pytorch
conda install pytorch cudatoolkit -c pytorch

安装依赖包

pip install -r requirements.txt

启动后端

python api/app.py \
    --port 80 \
    --allow-credentials \
    --model_path THUDM/chatglm-6b \
    --embedding_name GanymedeNil/text2vec-large-chinese

🤖 使用方式

环境变量

  • OPENAI_API_KEY: 此处随意填一个字符串即可

  • OPENAI_API_BASE: 后端启动的接口地址，如：http://192.168.0.xx:80/v1

聊天界面

cd applications

python web_demo.py

chat

openai-python

👉 Chat Completions 
import openai

openai.api_base = "http://192.168.0.xx:80/v1"

# Enter any non-empty API key to pass the client library's check.
openai.api_key = "xxx"

# Enter any non-empty model name to pass the client library's check.
completion = openai.ChatCompletion.create(
    model="chatglm-6b",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "你好"},
    ],
    stream=False,
)

print(completion.choices[0].message.content)
# 你好👋！我是人工智能助手 ChatGLM-6B，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。
👉 Completions 
import openai

openai.api_base = "http://192.168.0.xx:80/v1"

# Enter any non-empty API key to pass the client library's check.
openai.api_key = "xxx"

# Enter any non-empty model name to pass the client library's check.
completion = openai.Completion.create(prompt="你好", model="chatglm-6b")

print(completion.choices[0].text)
# 你好👋！我是人工智能助手 ChatGLM-6B，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。
👉 Embeddings 
import openai

openai.api_base = "http://192.168.0.xx:80/v1"

# Enter any non-empty API key to pass the client library's check.
openai.api_key = "xxx"

# compute the embedding of the text
embedding = openai.Embedding.create(
    input="什么是chatgpt？", 
    model="text2vec-large-chinese"
)

print(embedding['data'][0]['embedding'])

langchain

👉 Chat Completions 
import os

os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "http://192.168.0.xx:80/v1"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "xxx"

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import HumanMessage

chat = ChatOpenAI()
print(chat([HumanMessage(content="你好")]))
# content='你好👋！我是人工智能助手 ChatGLM-6B，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。' additional_kwargs={}
👉 Completions 
import os

os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "http://192.168.0.xx:80/v1"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "xxx"

from langchain.llms import OpenAI

llm = OpenAI()
print(llm("你好"))
# 你好👋！我是人工智能助手 ChatGLM-6B，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。
👉 Embeddings 
import os

os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "http://192.168.0.xx:80/v1"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "xxx"

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

embeddings = OpenAIEmbeddings()
query_result = embeddings.embed_query("什么是chatgpt？")
print(query_result)

可接入的项目

通过修改上面的 OPENAI_API_BASE 环境变量，大部分的 chatgpt 应用和前后端项目都可以无缝衔接！

docker run -d -p 3000:3000 \
   -e OPENAI_API_KEY="sk-xxxx" \
   -e BASE_URL="http://192.168.0.xx:80" \
   yidadaa/chatgpt-next-web

web

# 在docker-compose.yml中的api和worker服务中添加以下环境变量
OPENAI_API_BASE: http://192.168.0.xx:80/v1
DISABLE_PROVIDER_CONFIG_VALIDATION: 'true'

dify

📜 License

此项目为 Apache 2.0 许可证授权，有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。

🚧 References