如何让 Llama2、通义千问开源大语言模型快速跑在函数计算上？

2023-09-06
浙江
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:::info 本文是“在 Serverless 平台上构建 AIGC 应用”系列文章的第一篇文章。:::

前言

随着 ChatGPT 以及 Stable Diffusion,Midjourney 这些新生代 AIGC 应用的兴起，围绕 AIGC 应用的相关开发变得越来越广泛，有呈井喷之势，从长远看这波应用的爆发不仅仅是停留在形式之上，更是在各个领域产生实际的生产力价值，比如办公领域有 copilot system 365,钉钉智能；代码编程领域有 github copilot ,cursor ide; 文娱领域的妙鸭相机；可以肯定的是未来 AIGC 的应用数量会更多，类型也会更加丰富，企业的内部软件或者 SOP 都会尽可能的跟 AI 进行融合，这必然催生出海量的 AIGC 应用开发需求，这也代表着巨大的市场机会。

开发 AIGC 应用的挑战

AIGC 的应用前景如此诱人，可能决定企业未来的发展走向。然而对很多中小企业及开发者而言，上手进行 aigc 应用的开发依然有着非常高昂的成本：

基础模型服务的获取：chatgpt 提供了非常完善的 api 开发体系，然而并不开放给国内客户使用，开源的模型进行服务的部署非常困难
高昂的费用， GPU 短缺导致 GPU 的费用急剧飙升，本地购买高规格显卡需要一次性花费不少的成本，并且并不能提供在线服务。
端到端的对接：单纯模型服务的 api 无法变成直接的生产力，需要完成【企业数据 &企业 SOP】-> LLM 服务 -> 各种端侧的完整链路

函数计算 AIGC 应用的解决方案

函数计算围绕创建和使用 AIGC，从基础设施到应用生态，开发端到使用端提供的完整的配套

主要包含三个部分：

一、模型服务底座，函数计算可以部署来自魔搭，huggingface 等开元社区的 ai 模型，我们针对 LLM， Bert 等智能知识库/助手场景做了专门的定制，接入 OpenAI 兼容的 api 规范，提供一键部署的模版和可视化的 web 访问界面，帮助开发者或者企业快速上手 llama2,chatglm2,通义千问等模型的部署
二、业务连接层，串联业务需求以及的模型服务，安全服务，数据库服务等基础资源，这部分有在 AIGC 应用部分有很多相同的逻辑，比如账号体系，数据集管理，提示词模版，工具管理，模型服务管理等，从各业务侧视角看，不一样的部分只是提示词，知识库以及工具集，底层的模型服务，安全服务，数据库服务则是共享的，这层可以简化业务里面构建不同智能场景的流程，快速，低成本的可以构建不同业务的 AIGC 应用
三、客户端侧，客户端是 AI 应用的使用部分，也是最接近业务的部分，这部分更多的考虑是如何将 AI 服务融入已有的使用端，比如钉钉，企业微信等办公 IM 系统，以及 web 浏览器插件等，通过函数计算+eventbridge 可以快速帮助 ai 服务接入到这些客户端

本篇教程先来分享一下第一个部分，如何通过函数计算快速部署 AIGC 相关模型服务包括 LLM 模型和 Embedding(Bert) 模型

LLM 模型及 Embedding 服务部署教程

前期准备

使用该项目，您需要有开通以下服务：

1、对 AIGC 进行 CPU/GPU 推理计算
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2、存储大语言模型以及 Embedding 服务所需要的模型, 新用户请先领取免费试用资源包https://free.aliyun.com/?product=9657388&crowd=personal