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02-Qwen1.5-7B-Chat 接入langchain搭建知识库助手.md

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Qwen1.5-7B-Chat 接入 LangChain 搭建知识库助手

环境准备

本文基础环境如下：

----------------
ubuntu 22.04
python 3.12
cuda 12.1
pytorch 2.3.0
----------------

本文默认学习者已安装好以上 PyTorch(cuda) 环境，如未安装请自行安装。

接下来开始环境配置、模型下载和运行演示 ~

pip 换源加速下载并安装依赖包

# 升级pip
python -m pip install --upgrade pip
# 更换 pypi 源加速库的安装
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install modelscope==1.16.1
pip install langchain==0.2.3
pip install transformers==4.43.2
pip install accelerate==0.32.1

考虑到部分同学配置环境可能会遇到一些问题，我们在AutoDL平台准备了Qwen1.5的环境镜像，该镜像适用于该仓库除Qwen-GPTQ和vllm外的所有部署环境。点击下方链接并直接创建Autodl示例即可。 https://www.codewithgpu.com/i/datawhalechina/self-llm/self-llm-Qwen1.5

模型下载

使用 modelscope 中的 snapshot_download 函数下载模型，第一个参数为模型名称，参数 cache_dir 为自定义的模型下载路径，参数revision为模型仓库分支版本，master 代表主分支，也是一般模型上传的默认分支。

先切换到 autodl-tmp 目录，cd /root/autodl-tmp

然后新建名为 model_download.py 的 python 文件，并在其中输入以下内容并保存

# model_download.py
from modelscope import snapshot_download

model_dir = snapshot_download('qwen/Qwen1.5-7B-Chat', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master')

然后在终端中输入 python model_download.py 执行下载，注意该模型权重文件比较大，因此这里需要耐心等待一段时间直到模型下载完成。

注意：记得修改 cache_dir 为你的模型下载路径哦~

代码准备

为便捷构建 LLM 应用，我们需要基于本地部署的 Qwen1.5-LM，自定义一个 LLM 类，将 Qwen1.5 接入到 LangChain 框架中。完成自定义 LLM 类之后，可以以完全一致的方式调用 LangChain 的接口，而无需考虑底层模型调用的不一致。

基于本地部署的 Qwen1.5 自定义 LLM 类并不复杂，我们只需从 LangChain.llms.base.LLM 类继承一个子类，并重写构造函数与 _call 函数即可：

from langchain.llms.base import LLM
from typing import Any, List, Optional
from langchain.callbacks.manager import CallbackManagerForLLMRun
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig, LlamaTokenizerFast
import torch

class Qwen1_5_LLM(LLM):
    # 基于本地 Qwen1.5 自定义 LLM 类
    tokenizer: AutoTokenizer = None
    model: AutoModelForCausalLM = None
        
    def __init__(self, mode_name_or_path :str):

        super().__init__()
        print("正在从本地加载模型...")
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mode_name_or_path, use_fast=False)
        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(mode_name_or_path, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")
        self.model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(mode_name_or_path)
        print("完成本地模型的加载")
        
    def _call(self, prompt : str, stop: Optional[List[str]] = None,
                run_manager: Optional[CallbackManagerForLLMRun] = None,
                **kwargs: Any):

        messages = [{"role": "user", "content": prompt }]
        input_ids = self.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
        model_inputs = self.tokenizer([input_ids], return_tensors="pt").to('cuda')
        generated_ids = self.model.generate(model_inputs.input_ids,max_new_tokens=512)
        generated_ids = [
            output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
        ]
        response = self.tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
        
        return response
    @property
    def _llm_type(self) -> str:
        return "Qwen1_5_LLM"

在上述类定义中，我们分别重写了构造函数和 _call 函数：对于构造函数，我们在对象实例化的一开始加载本地部署的 Qwen1.5 模型，从而避免每一次调用都需要重新加载模型带来的时间过长；_call 函数是 LLM 类的核心函数，LangChain 会调用该函数来调用 LLM，在该函数中，我们调用已实例化模型的 generate 方法，从而实现对模型的调用并返回调用结果。

在整体项目中，我们将上述代码封装为 LLM.py，后续将直接从该文件中引入自定义的 LLM 类。

调用

然后就可以像使用任何其他的langchain大模型功能一样使用了。

from LLM import Qwen1_5_LLM
llm = Qwen1_5_LLM(mode_name_or_path = "/root/autodl-tmp/qwen/Qwen1.5-7B-Chat")
llm("你是谁")

模型返回回答效果