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https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
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# 10分钟完成 ERNIE-4.5-0.3B-Paddle 模型部署
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本文档讲解如何部署ERNIE-4.5-0.3B-Base-Paddle模型，在开始部署前，请确保你的硬件环境满足如下条件：
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- GPU驱动 >= 535
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- CUDA >= 12.3
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- CUDNN >= 9.5
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- Linux X86_64
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- Python >= 3.10
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- 运行模型满足最低硬件配置要求，参考[支持模型列表文档](../supported_models.md)
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为了快速在各类硬件部署，本文档采用 ```ERNIE-4.5-0.3B-Base-Paddle``` 模型作为示例，可在大部分硬件上完成部署。
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安装FastDeploy方式参考[安装文档](./installation/README.md)。
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## 1. 启动服务
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安装FastDeploy后，在终端执行如下命令，启动服务，其中启动命令配置方式参考[参数说明](../parameters.md)
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```shell
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export ENABLE_V1_KVCACHE_SCHEDULER=1
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python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server \
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--model baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Paddle \
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--port 8180 \
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--metrics-port 8181 \
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--engine-worker-queue-port 8182 \
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--max-model-len 32768 \
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--max-num-seqs 32
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```
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>💡 注意：在 ```--model``` 指定的路径中，若当前目录下不存在该路径对应的子目录，则会尝试根据指定的模型名称（如 ```baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Paddle```）查询AIStudio是否存在预置模型，若存在，则自动启动下载。默认的下载路径为：```~/xx```。关于模型自动下载的说明和配置参阅[模型下载](../supported_models.md)。
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```--max-model-len``` 表示当前部署的服务所支持的最长Token数量。
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```--max-num-seqs``` 表示当前部署的服务所支持的最大并发处理数量。
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**相关文档**
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- [服务部署配置](../online_serving/README.md)
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- [服务监控metrics](../online_serving/metrics.md)
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## 2. 用户发起服务请求
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执行启动服务指令后，当终端打印如下信息，说明服务已经启动成功。
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```
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api_server.py[line:91] Launching metrics service at http://0.0.0.0:8181/metrics
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api_server.py[line:94] Launching chat completion service at http://0.0.0.0:8180/v1/chat/completions
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api_server.py[line:97] Launching completion service at http://0.0.0.0:8180/v1/completions
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INFO: Started server process [13909]
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INFO: Waiting for application startup.
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INFO: Application startup complete.
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INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8180 (Press CTRL+C to quit)
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```
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FastDeploy提供服务探活接口，用以判断服务的启动状态，执行如下命令返回 ```HTTP/1.1 200 OK``` 即表示服务启动成功。
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```shell
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curl -i http://0.0.0.0:8180/health
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```
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通过如下命令发起服务请求
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```shell
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curl -X POST "http://0.0.0.0:8180/v1/chat/completions" \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{
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"messages": [
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{"role": "user", "content": "把李白的静夜思改写为现代诗"}
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]
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}'
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```
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FastDeploy服务接口兼容OpenAI协议，可以通过如下Python代码发起服务请求。
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```python
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import openai
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host = "0.0.0.0"
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port = "8180"
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client = openai.Client(base_url=f"http://{host}:{port}/v1", api_key="null")
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response = client.chat.completions.create(
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model="null",
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messages=[
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{"role": "system", "content": "I'm a helpful AI assistant."},
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||
{"role": "user", "content": "把李白的静夜思改写为现代诗"},
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],
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stream=True,
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)
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for chunk in response:
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if chunk.choices[0].delta:
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print(chunk.choices[0].delta.content, end='')
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print('\n')
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```
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