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  FastChat是一个用于训练、提供服务和评估基于大型语言模型的聊天机器人的开放平台。其核心特点包括：

• 最先进模型（例如 Vicuna）的权重、训练代码和评估代码。
• 一个分布式的多模型提供服务系统，配备 Web 用户界面和与 OpenAI 兼容的 RESTful API。

  本篇博客介绍如何在aws instance上通过FastChat部署vicuna大模型。首先需要在aws申请带GPU的instance，以及安装CUDA driver，这部分内容，请参考上一篇博客。

  配置好CUDA的driver后，就可以按照FastChat官方给出的安装步骤开始部署大模型了。

下载FastChat代码

git clone https://github.com/lm-sys/FastChat.git
cd FastChat

安装相关依赖包

pip3 install -e ".[model_worker,webui]"

下载大模型参数以及启动大模型

python3 -m fastchat.serve.cli --model-path lmsys/vicuna-7b-v1.5

  如果在启动过程中，提示缺少protobuf包的错误，那么执行命令安装protobuf。 安装命令：pip install protobuf。如果下载启动模型过程中无问题，会看到下面的截图信息，可以看到执行上面的命令过程中，下载了大模型参数文件，也就是xxx.bin文件，下载完成后，启动了大模型。

  大模型启动成功后，在USER：字段后面输入信息，就会得到大模型返回的内容，具体如下图所示：ASSISTANT字段后面的内容就是大模型返回的内容。

  除了直接通过命令行中输入信息与大模型交互外，FastChat还支持提供与OpenAI 兼容的 RESTful API，要启动API只需要执行下面三行命令即可：

#Launch controller
pip3 install -e ".[model_worker,webui]"#Launch model work
python3 -m fastchat.serve.model_worker --model-path lmsys/vicuna-7b-v1.5#Launch the RESTful API server
python3 -m fastchat.serve.openai_api_server --host localhost --port 8000

  执行完上面的命令，就可以通过API调用的方式与部署的大模型进行交互了。以下图为例，输入curl命令，可以看到返回了内容。且这个API是完全兼容了OpenAI api。

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \-H "Content-Type: application/json" \-d '{"model": "vicuna-7b-v1.5","messages": [{"role": "user", "content": "Hello! What is your name?"}]}'

除了通过接口与大模型直接对话，还可以通过接口获取输入信息的向量信息。

curl http://localhost:8000/v1/embeddings \-H "Content-Type: application/json" \-d '{"model": "vicuna-7b-v1.5","input": "Hello world!"}'

返回的向量信息如下图所示：

  除了通过curl命令调用接口外，还支持通过编程方式调用api。安装openai的包（pip install --upgrade openai），编写调用接口的代码。

import openai
# to get proper authentication, make sure to use a valid key that's listed in
# the --api-keys flag. if no flag value is provided, the `api_key` will be ignored.
openai.api_key = "EMPTY"
openai.api_base = "http://localhost:8000/v1"model = "vicuna-7b-v1.5"
prompt = "Once upon a time"# create a completion
completion = openai.Completion.create(model=model, prompt=prompt, max_tokens=64)
# print the completion
print(prompt + completion.choices[0].text)# create a chat completion
completion = openai.ChatCompletion.create(model=model,messages=[{"role": "user", "content": "Hello! What is your name?"}]
)
# print the completion
print(completion.choices[0].message.content)

  执行上面的python脚本，可以看到打印了大模型返回的信息，结果如下图所示：

  上面只介绍了部署vicuna大模型，以及如何启动大模型的api。实际上，FastChat支持部署多个大模型，例如，国内的ChatGLM大模型以及国外的很多开源大模型。具体可见官网信息。在部署过程中只需要修改--model-path=xx即可。例如：如果要通过fastchat部署国内的ChatGLM大模型，部署命令是： “python3 -m fastchat.serve.cli --model-path=THUDM/chatglm-6b”，在调用api的时候，接口参数model的值替换成自己部署的大模型名称即可，例如ChatGLM模型，调用的时候接口参数的mode=chatglm-6b.

   以上就是对如果通过FastChat部署开源大模型的过程介绍。