使用 FastChat 运行 Baichuan-13B-Chat 和 Qwen-7B-Chat

为了对比Baichuan-13B-Chat 和 Qwen-7B-Chat的效果，计划采用FastChat的Chatbot Arena实现。

官方的 dockerfile 只包含 controller 和 worker，所以我单独做了一套，包含 controller, worker, api, webui。

目前还未确认能支持 vllm，努力中。

step 1, 官方源码下载

docker源码地址

https://github.com/lm-sys/FastChat

文档地址

使用 `FastChat` 运行 `Baichuan-13B-Chat` 和 `Qwen-7B-Chat`

代码地址

https://github.com/forcemeter/fastchat-docker

step 1, FastChat 的源码安装，构建镜像

官方源码地址，可通过 git 或者手工下载

https://github.com/lm-sys/FastChat

虽然可以通过 pip3 install fschat 来快速安装，但为了使用最新版本，且在 docker 中使用，需要手动构建镜像。

step 2, 镜像构建

# step 1 中实现
# git clone https://github.com/lm-sys/FastChat
cd FastChat
git clone github.com/forcemeter/fastchat-docker 4wei
docker build . -f 4wei/dockerfile -t fastchat:latest

# 如果是在中国，可以使用中国源
#docker build . -f 4wei/dockerfile-china -t fastchat:latest

step 3, 检查显卡配置

首先检查 GPU 是否满足需求，能同时运行这两个模型，至少需要 60G 显存，我使用了 4块 * 24G的 P40，所以在使用 docker 的时候，要进行分配。

(FastChat) [root@lm-sys-01 FastChat]# nvidia-smi
Fri Aug 11 23:31:24 2023
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 515.105.01   Driver Version: 515.105.01   CUDA Version: 11.7     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 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 P40           Off  | 00000000:00:0C.0 Off |                    0 |
| N/A   22C    P8     9W / 250W |      0MiB / 23040MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  Tesla P40           Off  | 00000000:00:0D.0 Off |                    0 |
| N/A   20C    P8     9W / 250W |      0MiB / 23040MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   2  Tesla P40           Off  | 00000000:00:0E.0 Off |                    0 |
| N/A   22C    P8     9W / 250W |      0MiB / 23040MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   3  Tesla P40           Off  | 00000000:00:0F.0 Off |                    0 |
| N/A   23C    P8    12W / 250W |      0MiB / 23040MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

step 4, GPU 分配及集群设置

在 dockercompose.yml 分别指定不同的 GPU 和显存上限，千问我分配了24G，百川分配了双卡共48G。

  #百川
  fastchat-worker-baichuan:
    ...
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              device_ids: ['2', '3']
              capabilities: [gpu]
    entrypoint: ["python3.9", "-m", "fastchat.serve.model_worker", ..., "--device=cuda", "--num-gpus=2", "--max-gpu-memory=24GB"]

fastchat 支持分布式 worker 架构，我这里是单机多卡，唯一的区别是设置 worker 的控制器参数。

--controller-address=http://fastchat-controller:21001

如果你离线下载了所有模型，可以在 docker-compose.yml 中指定挂载路径，否则会自动下载。

模型的下载命令，目前国内可用:

git clone git@hf.co:Qwen/Qwen-7B-Chat
git clone git@hf.co:baichuan-inc/Baichuan-13B-Chat

启动服务

# 前台启动
docker compose up

# 后台启动
docker compose up -d

# 查看进程
docker compose ps

# 进入容器
docker compose exec -it fastchat-controller bash

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