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【千帆SDK】如何使用千帆Python SDK搭配预置大模型服务进行批量推理

大模型开发/技术交流

  • LLM
  • 大模型推理
  • API
2024.01.123901看过
在 0.2.6 版本中，千帆Python SDK新增了对批量推理的支持，欢迎各位开发者使用体验！
使用该功能需要视情况开通千帆的模型服务，以确保您的账号可以调用您想进行批量推理的服务。
也欢迎大家进入Github并加🌟：http://github.com/baidubce/bce-qianfan-sdk

您是否有如下场景诉求？

场景1：我有测试数据，但是不想一条数据一条数据去测试，希望能够批量拿到测试结果
场景2：我有测试数据，希望对比不同大模型的返回结果，希望能够批量拿到结果
场景3：我有测试数据，希望能够自定义prompt，能够使用特定prompt，让大模型帮忙对这批数据进行分类。
场景4：我想测试一下千帆大模型的性能，发送100条数据，查看每一条数据返回延时

使用指南

使用千帆SDK实现批量推理相关场景需求，具体参数详见cookbook，此处介绍几个典型场景的应用。

场景1: 将多条测试数据保存成数据集，进行批量推理测试，拿到测试结果

测试数据集： 
  
  

   
   

    import auth
   
   

   
   

    from qianfan.dataset import Dataset
   
   

   
   

    from qianfan.common import Prompt
   
   

   
   

    
   
   

   
   

    dataset_file_path = "data_file/qa_pair.csv"
   
   

   
   

    dataset_input_column_list = ["prompt"]
   
   

   
   

    
   
   

   
   

    # 预期输出列列名，当数据集为对话类数据集时必填，为非对话数据集时选填。
   
   

   
   

    # 对应列的数据会在推理结果中出现
   
   

   
   

    reference_column = "response"
   
   

   
   

    
   
   

   
   

    ds = Dataset.load(data_file=dataset_file_path, input_columns=dataset_input_column_list, reference_column=reference_column)
   
   

   
   

    
   
   

   
   

    # 预览数据格式
   
   

   
   

    print(ds.list(0))
   
   

   
   

    
   
   

   
   

    result = ds.test_using_llm(service_model="ERNIE-Bot-turbo")
   
   

   
   

    
   
   

   
   

    print(result.list(0))
   
   

   
   

    dataset_save_file_path = "output_file.csv"
   
   

   
   

    result.save(data_file=dataset_save_file_path)
   
   

   
   

    ## 将测试结果保存到本地
得到结果示例如下，其中llm_output为模型输出结果

场景2: 通过数据集来比较不同大模型的推理结果

  
  

   
   

    import qianfan
   
   

   
   

    qianfan.Completion.models():
   
   

   
   

    
   
   

   
   

    {'AquilaChat-7B',
   
   

   
   

     'BLOOMZ-7B',
   
   

   
   

     'ChatGLM2-6B-32K',
   
   

   
   

     'ChatLaw',
   
   

   
   

     'CodeLlama-7b-Instruct',
   
   

   
   

     'EB-turbo-AppBuilder',
   
   

   
   

     'ERNIE-Bot',
   
   

   
   

     'ERNIE-Bot-4',
   
   

   
   

     'ERNIE-Bot-8k',
   
   

   
   

     'ERNIE-Bot-turbo',
   
   

   
   

     'ERNIE-Speed',
   
   

   
   

     'Llama-2-13b-chat',
   
   

   
   

     'Llama-2-70b-chat',
   
   

   
   

     'Llama-2-7b-chat',
   
   

   
   

     'Qianfan-BLOOMZ-7B-compressed',
   
   

   
   

     'Qianfan-Chinese-Llama-2-13B',
   
   

   
   

     'Qianfan-Chinese-Llama-2-7B',
   
   

   
   

     'SQLCoder-7B',
   
   

   
   

     'XuanYuan-70B-Chat-4bit',
   
   

   
   

     'Yi-34B-Chat'}
使用预置服务
  • 以上服务都可以service_model传参，进行推理调用。修改 result = ds.test_using_llm(service_model="ERNIE-Bot-turbo") 中的service_model参数来选择需要进行推理的大模型。
然后针对自定义服务，可以使用下面的方案
  • 修改service_endpoint参数，例如 result = ds.test_using_llm(service_endpoint="completions_pro")
如果需要比较不同大模型的推理效果，可以使用同一个数据集，修改service_endpoint/service_model参数，跑批生成两个文件，然后对比llm_output的输出结果。

场景3：使用自定义人设进行批量推理

请将qianfan sdk版本更新至0.2.6 
  
  

   
   

    pip install -U "qianfan>=0.2.6"
可以通过system_prompt参数来传递大模型需要遵循的人设，demo如下：
测试数据集： 
  
  

   
   

    你是文心千帆大模型平台的一个客服问题分类员 需要针对用户问题进行分类 主要问题分类包含数据问题、微调问题、评估问题、API问题、计费管理、产品文档问题、QPS问题、错误码问题
   
   

  
  
  
  

   
   

    import auth
   
   

   
   

    import asyncio
   
   

   
   

    import nest_asyncio
   
   

   
   

    from qianfan.dataset import Dataset
   
   

   
   

    from qianfan.common import Prompt
   
   

   
   

    
   
   

   
   

    dataset_file_path = "data_file/qa_classification.csv"
   
   

   
   

    dataset_input_column_list = ["prompt"]
   
   

   
   

    
   
   

   
   

    # 预期输出列列名，当数据集为对话类数据集时必填，为非对话数据集时选填。
   
   

   
   

    # 对应列的数据会在推理结果中出现
   
   

   
   

    reference_column = "response"
   
   

   
   

    
   
   

   
   

    ds = Dataset.load(data_file=dataset_file_path, input_columns=dataset_input_column_list, reference_column=reference_column)
   
   

   
   

    
   
   

   
   

    # 预览数据格式
   
   

   
   

    # print(ds.list(0))
   
   

   
   

    
   
   

   
   

    # 添加系统人设
   
   

   
   

    result = ds.test_using_llm(service_model="ERNIE-Bot-4",system_prompt="你是文心千帆大模型平台的一个客服问题分类员 需要针对用户问题进行分类 主要问题分类包含数据问题、微调问题、评估问题、API问题、计费管理、产品文档问题、QPS问题、错误码问题")
   
   

   
   

    
   
   

   
   

    # print(result.list(0))
   
   

   
   

    dataset_save_file_path = "output1.csv"
   
   

   
   

    result.save(data_file=dataset_save_file_path)
测试结果参考：
注意：测试结果准确度受模型效果影响，建议使用eb-4

场景4: 测试大模型性能

请将qianfan sdk版本更新至0.2.6 
  
  

   
   

    pip install -U "qianfan>=0.2.6"
first token latency：指从输入文本到生成第一个单词的延迟。即用户在提问后等待出第一个结果的时间。也是实际应用中业务比较关注的另一个延迟指标。
  • 在最终生成文件中，关注first_token_latency列
  • 将日志等级修改为DEBUG，在返回请求中，查看每条消息时延

场景5: 自定义 Prompt Template

请将qianfan sdk版本更新至0.2.6 
  
  

   
   

    pip install -U "qianfan>=0.2.6"
用户可以使用 SDK 的 Prompt 对象，在批量推理中使用提示词模板，设置好的 Prompt 会在批量推理时使用输入数据进行渲染，并且作为实际的输入内容给到大模型 
  
  

   
   

    from qianfan.dataset import Dataset
   
   

   
   

    from qianfan.common import Prompt
   
   

   
   

    
   
   

   
   

    dataset_file_path = "data_file/qa_classification.csv"
   
   

   
   

    dataset_input_column_list = ["prompt"]
   
   

   
   

    
   
   

   
   

    # 预期输出列列名，当数据集为对话类数据集时必填，为非对话数据集时选填。
   
   

   
   

    # 对应列的数据会在推理结果中出现
   
   

   
   

    reference_column = "response"
   
   

   
   

    
   
   

   
   

    ds = Dataset.load(data_file=dataset_file_path, input_columns=dataset_input_column_list, reference_column=reference_column)
   
   

   
   

    
   
   

   
   

    # 预览数据格式
   
   

   
   

    # print(ds.list(0))
   
   

   
   

    
   
   

   
   

    # 使用 Prompt 对象。请自定义 template 的内容，使用 {} 来在模板中引用输入列的数据
   
   

   
   

    prompt_template = Prompt(template='请回答下列问题: {prompt}')
   
   

   
   

    result = ds.test_using_llm(service_model="ERNIE-Bot-4", prompt_template=prompt_template)
   
   

   
   

    
   
   

   
   

    # print(result.list(0))
   
   

   
   

    dataset_save_file_path = "output1.csv"
   
   

   
   

    result.save(data_file=dataset_save_file_path)

cookbook地址

https://github.com/baidubce/bce-qianfan-sdk/blob/main/cookbook/dataset/batch_inference_using_dataset.ipynb

重要参数介绍

  • os.environ["QIANFAN_QPS_LIMIT"] = "1" ： 调用qps限制，值可以是任意大于0的正数
  • os.environ['QIANFAN_LLM_API_RETRY_COUNT'] = "3"
  • enable_log(logging.INFO)：表示日志等级，视情况设置为INFO或DEBUG

同步调用和异步调用的说明

同步调用和异步调用在最终得到的结果层面上来讲是一致的，区别在于内部运行代码时使用的方式不一样
同步调用底层是线程池实现，多个线程同时竞争一把 GIL 来处理任务和网络请求
异步调用底层使用 asyncio 与异步函数实现，在运行时可以利用 Python 的协程优势，可以更好的加入到客户的异步代码中（在异步代码中进行同步调用会直接堵死整个事件循环，使得协程机制失效）

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