Hugging Face 本地管道集成

使用 LangChain Python 集成 Hugging Face 本地管道 LLM。

Hugging Face 模型可以通过 HuggingFacePipeline 类在本地运行。

Hugging Face 模型中心 搭载了超过 120k 个模型、20k 个数据集和 50k 个演示应用（Spaces），所有这些都是开源的，并且公开可用，在一个在线平台上，人们可以轻松协作，一起构建机器学习。

这些可以通过本地的 HuggingFacePipeline 管道包装器从 LangChain 调用，或者通过 HuggingFaceHub 类调用它们托管的推理端点。

要使用，您应该安装 transformers python 包，以及 pytorch。您还可以安装 xformer 以实现更内存高效的注意力实现。

pip install -qU transformers

模型加载

可以通过使用 from_model_id 方法指定模型参数来加载模型。

from langchain_huggingface.llms import HuggingFacePipeline

hf = HuggingFacePipeline.from_model_id(
    model_id="gpt2",
    task="text-generation",
    pipeline_kwargs={"max_new_tokens": 10},
)

它们也可以通过直接传递现有的 transformers 管道来加载

from langchain_huggingface.llms import HuggingFacePipeline
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline

model_id = "gpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)
pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, max_new_tokens=10)
hf = HuggingFacePipeline(pipeline=pipe)

创建链

将模型加载到内存后，您可以将它与提示词组合成一个链。

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

template = """Question: {question}

Answer: Let's think step by step."""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)

chain = prompt | hf

question = "What is electroencephalography?"

print(chain.invoke({"question": question}))

要获取不带提示词的响应，您可以将 skip_prompt=True 与 LLM 绑定。

chain = prompt | hf.bind(skip_prompt=True)

question = "What is electroencephalography?"

print(chain.invoke({"question": question}))

流式输出响应。

for chunk in chain.stream(question):
    print(chunk, end="", flush=True)

GPU 推理

在具有 GPU 的机器上运行时，您可以通过指定 device=n 参数将模型放置在指定的设备上。 默认为 -1 进行 CPU 推理。

如果您有多个 GPU 和/或模型太大无法单个 GPU 处理，您可以指定 device_map="auto"，这需要并使用 Accelerate 库来自动确定如何加载模型权重。

注意：device 和 device_map 不应一起指定，这可能导致意外行为。

gpu_llm = HuggingFacePipeline.from_model_id(
    model_id="gpt2",
    task="text-generation",
    device=0,  # replace with device_map="auto" to use the accelerate library.
    pipeline_kwargs={"max_new_tokens": 10},
)

gpu_chain = prompt | gpu_llm

question = "What is electroencephalography?"

print(gpu_chain.invoke({"question": question}))

批量 GPU 推理

如果您在具有 GPU 的设备上运行，也可以以批量模式在 GPU 上运行推理。

gpu_llm = HuggingFacePipeline.from_model_id(
    model_id="bigscience/bloom-1b7",
    task="text-generation",
    device=0,  # -1 for CPU
    batch_size=2,  # adjust as needed based on GPU map and model size.
    model_kwargs={"temperature": 0, "max_length": 64},
)

gpu_chain = prompt | gpu_llm.bind(stop=["\n\n"])

questions = []
for i in range(4):
    questions.append({"question": f"What is the number {i} in french?"})

answers = gpu_chain.batch(questions)
for answer in answers:
    print(answer)

使用 OpenVINO 后端进行推理

要使用 OpenVINO 部署模型，您可以通过指定 backend="openvino" 参数来触发 OpenVINO 作为后端推理框架。

如果您有 Intel GPU，您可以通过指定 model_kwargs={"device": "GPU"} 在其上运行推理。

pip install -U-strategy eager "optimum[openvino,nncf]" --quiet

ov_config = {"PERFORMANCE_HINT": "LATENCY", "NUM_STREAMS": "1", "CACHE_DIR": ""}

ov_llm = HuggingFacePipeline.from_model_id(
    model_id="gpt2",
    task="text-generation",
    backend="openvino",
    model_kwargs={"device": "CPU", "ov_config": ov_config},
    pipeline_kwargs={"max_new_tokens": 10},
)

ov_chain = prompt | ov_llm

question = "What is electroencephalography?"

print(ov_chain.invoke({"question": question}))

使用本地 OpenVINO 模型进行推理

您可以使用 CLI 将您的模型 导出到 OpenVINO IR 格式，并从本地文件夹加载模型。

!optimum-cli export openvino --model gpt2 ov_model_dir

建议使用 --weight-format 应用 8 位或 4 位权重量化，以减少推理延迟和模型占用空间：

!optimum-cli export openvino --model gpt2  --weight-format int8 ov_model_dir # for 8-bit quantization

!optimum-cli export openvino --model gpt2  --weight-format int4 ov_model_dir # for 4-bit quantization

ov_llm = HuggingFacePipeline.from_model_id(
    model_id="ov_model_dir",
    task="text-generation",
    backend="openvino",
    model_kwargs={"device": "CPU", "ov_config": ov_config},
    pipeline_kwargs={"max_new_tokens": 10},
)

ov_chain = prompt | ov_llm

question = "What is electroencephalography?"

print(ov_chain.invoke({"question": question}))

您可以使用 Dynamic Quantization of activations 和 KV-cache quantization 来获得额外的推理速度提升。这些选项可以通过 ov_config 启用，如下所示：

ov_config = {
    "KV_CACHE_PRECISION": "u8",
    "DYNAMIC_QUANTIZATION_GROUP_SIZE": "32",
    "PERFORMANCE_HINT": "LATENCY",
    "NUM_STREAMS": "1",
    "CACHE_DIR": "",
}

有关更多信息，请参阅 OpenVINO LLM 指南 和 OpenVINO 本地管道笔记本。

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官方原文：src/oss/python/integrations/llms/huggingface_pipelines.mdx · 非官方翻译，译文由 AI 生成，以英文原文为准。