一、简介

[十、知识库->模型：大语言模型（预训练）][十一、知识库->模型:大语言模型（微调）]介绍了大语言模型的预训练和微调，接下来对大语言模型的服务端实现。

二、DeepSeekMode类

根据之前使用的python web框架django，来写大语言模型的post调用。

这里用的是deepseek的模型，所以首先定义一个DeepSeekMode类，使用transformers来加载模型及模型调用。

import threading
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TextIteratorStreamer
import json
from typing import Dict, List, Optional, Generator, Union
# 注意：model_url是模型路径，model_name是模型名称
from common.info import model_url, model_name
class DeepSeekModel:
def __init__(self, model_path: str, device: str = None):
"""
初始化DeepSeek模型
model_path: 模型路径
device: 设备类型 (auto/cuda/cpu)
"""
self.model_path = model_path
self.device = device if device else "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print(f"正在加载模型: {model_path}")
print(f"使用设备: {self.device}")
# 加载tokenizer和模型
self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_path,
torch_dtype=torch.float16 if self.device == "cuda" else torch.float32,
device_map="auto" if self.device == "cuda" else None,
trust_remote_code=True
)
# 如果使用CPU且没有device_map，需要手动移动模型到设备
if self.device == "cpu":
self.model = self.model.to(self.device)
print("模型加载完成!")
def chat(self,
messages: List,
max_length: int = 88888,
temperature: float = 0.7,
top_p: float = 0.9,
do_sample: bool = False,
stream: bool = True) -> Union[str, Generator[str, None, None]]:
"""
生成文本回复
messages: 对话历史消息列表
max_length: 最大生成长度
temperature: 温度参数
top_p: 核采样参数
do_sample: 是否采样
stream: 是否使用流式生成
Returns: 生成的文本或生成器
"""
# 使用apply_chat_template格式化对话
text = self.tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
# 编码输入文本
inputs = self.tokenizer.encode(text, return_tensors="pt").to(self.device)
# 检查输入长度是否超过最大长度
input_length = inputs.shape[1]
if input_length >= max_length:
raise ValueError(f"输入长度({input_length})已超过最大长度限制({max_length})")
# 生成参数设置
generation_config = {
"input_ids": inputs,
"max_new_tokens": max_length - input_length,  # 只计算新生成的token
"temperature": temperature,
"top_p": top_p,
"do_sample": do_sample,
"pad_token_id": self.tokenizer.eos_token_id,
"repetition_penalty": 1.1
}
if stream:
# 流式生成
def stream_generator():
streamer = TextIteratorStreamer(
self.tokenizer,
skip_prompt=True,
skip_special_tokens=True
)
# 更新生成配置，添加streamer
generation_kwargs = {
**generation_config,
"streamer": streamer
}
# 在单独的线程中生成
thread = threading.Thread(
target=self.model.generate,
kwargs=generation_kwargs
)
thread.start()
# 从streamer获取生成的文本
for new_text in streamer:
yield new_text
# 等待线程完成
thread.join()
return stream_generator()
else:
# 非流式生成
with torch.no_grad():
outputs = self.model.generate(
**generation_config
)
# 解码生成结果，跳过输入部分
response = self.tokenizer.decode(
outputs[0][input_length:],
skip_special_tokens=True
)
return response
def chat_stream(self, messages: List, temperature):
result = self.chat(messages=messages, temperature=temperature, stream=True)
for chunk in result:
# print(chunk, end="", flush=True)
chunk = {
"message": {
"role": "assistant",
"content": chunk
}
}
yield f"{json.dumps(chunk)}\n\n"

三、Controller层的HTTP接口

定义好DeepSeekModel类后，在服务启动时初始化加载模型。

model = DeepSeekModel(
model_path=model_url,
device="cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
)

定义POST 流接口方法

def chat(request):
"""聊天补全接口"""
try:
body = json.loads(request.body)
messages = body["messages"]
temperature = body["temperature"]
response = StreamingHttpResponse(model.chat_stream(messages=messages, temperature=temperature),
content_type="text/event-stream")
response['Cache-Control'] = 'no-cache'
response['X-Accel-Buffering'] = 'no'  # 禁用Nginx缓冲
return response
except Exception as e:
logger.error(f"/llm/chat错误: {e}")
res = HttpResponse(json.dumps({"error": str(e)}), content_type='application/json')
res.__setitem__("Access-Control-Allow-Headers", "x-requested-with,content-type")
res.__setitem__("Access-Control-Allow-Credentials", "true")
res.__setitem__("Access-Control-Allow-Origin", "*")
return res

四、PostMan调用

服务启动后，调用chat 接口，传参是messages数组和temperature温度。

注意：messages数组对象中的role字段对应三个角色消息，system是系统消息，user是用户提问的消息，assistance是模型回答的内容。

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