【部署教程】基于GPT2训练了一个傻狗机器人 - By ChatGPT 技术学习

作者：小傅哥
博客：https://bugstack.cn

沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！

首先我想告诉你，从事编程开发这一行，要学会的是学习的方式方法。方向对了，才能事半功倍。而我认为最快且行之有效的技术技能学习，就是上手实践。先不要搞太多的理论，买回来的自行车不能上来就拆，得先想办法骑起来。

所以小傅哥就是这样，学东西嘛。以目标为驱动，搭建可运行测试的最小单元版本。因为康威定律说；问题越小，越容易被理解和处理。所以在接触 ChatGPT 以后，我时常都在想怎么自己训练和部署一个这样的聊天对话模型，哪怕是很少的训练数据，让我测试也好。所以这个会喷人的傻狗机器人来了！

一、傻狗机器聊天

在基于前文小傅哥《搭个ChatGPT算法模型》的学习基础之上，以 OpenAI 开源的 GPT-2 和相关的 GPT2-chitchat 模型训练代码，部署了这个会喷人的傻狗机器人。但由于训练数据的问题，这个聊天机器人对起话来，总感觉很变态。—— 不过不影响我们做算法模型训练的学习。

此页面为小傅哥所编程的WEB版聊天对话窗口

• 访问地址：http://120.48.169.252/ - 服务器配置有限，不能承载过大的并发访问。
• 视频演示：https://www.bilibili.com/vide... - 也可以通过B站视频，观看GPT2模型部署演示。

二、基础配置环境

OpenAI GPT2 的模型训练和服务使用，需要用到 Python、TensorFlow 机器学习等相关配置，并且这些环境间有些版本依赖。所以为了顺利调试尽可能和我保持一样的版本。如果你对环境安装有难度，也可以找小傅哥帮忙买一台云服务器，之后我把我的环境镜像到你的服务器上就可以直接使用了。以下是所需的基本环境、代码和数据。

• 系统配置：Centos 7.9 - 2核4GB内存200G磁盘4Mbps带宽的云服务器
• 部署环境：Python3.7、 Transformers==4.2.0、pytorch==1.7.0
• 模型代码：https://github.com/fuzhengwei... - 此代码已开源，含websocket通信页面
• 模型数据：https://pan.baidu.com/s/1iEu_... - ju6m

1 环境依赖

yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel

yum install gcc -y

yum -y install libffi-devel

make

make altinstall 

2 Python 3.7

cd ~

# 1.下载Python安装包
wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.4/Python-3.7.4.tgz

# 2.将安装包移动到/usr/local文件夹下
mv Python-3.7.4.tgz /usr/local/

# 3.在local目录下创建Python3目录
mkdir /usr/local/python3

# 4.进入的Python安装包压缩包所在的目录
cd /usr/local/

# 5.解压安装包
tar -xvf Python-3.7.4.tgz

# 6.进入解压后的目录
cd /usr/local/Python-3.7.4/

# 7.配置安装目录
./configure --prefix=/usr/local/python3

# 8.编译源码
make

# 9.执行源码安装
make install

# 10.创建软连接
ln -s /usr/local/python3/bin/python3  /usr/bin/python3

# 11. 测试
python3 -V

3. 安装pip3

cd ~

# 1.下载
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py

# 2.安装；注意咱们安装了 python3 所以是 pyhton3 get-pip.py
python3 get-pip.py
  
# 3.查找pip安装路径
find / -name pip
  
# 4.将pip添加到系统命令
ln -s  /usr/local/python/bin/pip /usr/bin/pip  
  
# 5.测试
pip -V
  
# 6.更换源，如果不更换那么使用 pip 下载软件会很慢
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip config set install.trusted-host mirrors.aliyun.com
pip config list
  
# pip国内镜像源：

# 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
# 中国科技大学  https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
# 豆瓣 http://pypi.douban.com/simple
# Python官方 https://pypi.python.org/simple/
# v2ex http://pypi.v2ex.com/simple/
# 中国科学院  http://pypi.mirrors.opencas.cn/simple/
# 清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/  

4. 安装git

cd ~

# 1.安装前首先得安装依赖环境
yum install -y perl-devel

# 2.下载源码包到 CentOS 服务器后进行解压
tar -zxf git-2.9.5.tar.gz

cd git-2.9.5

# 3.执行如下命令进行编译安装 

./configure --prefix=/usr/local/git

make && make install

# 4.添加到系统环境变量
vim ~/.bashrc

export PATH="/usr/local/git/bin:$PATH"

# 5.使配置生效
source ~/.bashrc

# 6.测试
git version

5. 安装宝塔

yum install -y wget && wget -O install.sh https://download.bt.cn/install/install_6.0.sh && sh install.sh 12f2c1d72

1. 安装后登录宝塔提示的地址，默认它会使用8888端口，因此你需要在服务器上开启8888端口访问权限。
2. 宝塔的安装是为了在服务端部署一个网页版聊天界面，使用到了 Nginx 服务。这里用宝塔操作更加容易。

三、模型运行环境

模型训练需要用到 transformers 机器学习服务，以及 pytorch、sklearn 等组件；以下内容需要分别安装；

transformers==4.4.2
pytorch==1.7.0
sklearn
tqdm
numpy
scipy==1.2.1

1. transformers

pip install transformers==4.4.2

2. pytorch

pip install torch==1.7.0+cpu torchvision==0.8.1+cpu torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

• 这个torch版本+cpu与torchvision 需要匹配。

3. 其他安装

剩余的按照使用指令 pip install 就可以，另外在运行 GTP2-chitchat 时，如果提示缺少了某些组件，直接使用 pip 按照即可。

四、聊天页面配置

这里先把小傅哥给你准备好的websocket页面代码，通过宝塔创建站点后部署起来。代码：https://github.com/fuzhengwei...

​

之后通过打开你的宝塔地址，创建站点和上传Web代码。

​

注意：目前的这份代码中访问websocket的配置在index.js中，你需要修改成你的服务器地址。

if(!window.WebSocket){
 alert("您的浏览器不支持WebSocket协议！推荐使用谷歌浏览器进行测试。");
 return;
}
socket = new WebSocket("ws://120.48.169.252:7397");

五、模型训练部署

1. 下载代码

cd /home

git clone https://github.com/fuzhengwei/GPT2-chitchat.git

你需要修改下 interact.py 代码，变更这里有Websocket 的 IP和端口配置；

async def start_server():
    try:
        async with websockets.serve(server, "192.168.0.4", 7397):
            print("Starting server at ws://localhost:7397")
            await asyncio.Future()  # run forever
    except OSError as e:
        print(f"Error starting server: {e}")
    except Exception as e:
        print(f"Unexpected error: {e}")

2. 上传模型

下载模型：https://pan.baidu.com/s/1iEu_... - 密码：ju6m

上传模型：这里你需要在本机安装一个 SFTP 工具，或者使用 IntelliJ IDEA 提供的工具进行链接。链接后就可以把解压的模型上传到 /home/GPT2-chitchat/model 下。

async def start_server():
    try:
        async with websockets.serve(server, "192.168.0.4", 7397):
            print("Starting server at ws://localhost:7397")
            await asyncio.Future()  # run forever
    except OSError as e:
        print(f"Error starting server: {e}")
    except Exception as e:
        print(f"Unexpected error: {e}")

修改这部分代码的IP和端口，以及在云服务上开启 7397 的访问权限。另外为了安全起见，可以在云服务的防火墙IP来源中授权，只有你当前的台机器才可以链接到 websocket 上。

3. 启动服务

这里小傅哥通过 mac nuoshell 连接工具，进行模型启动；模型路径：/home/GPT2-chitchat/model/model_epoch40_50w

python3 interact.py --no_cuda --model_path /home/GPT2-chitchat/model/model_epoch40_50w

​

• 启动后就可以把你的 websocket 页面打开了，它会自动的链接到这个 websocket 服务上。
• 如果你还需要 Socket 或者命令行的服务，也可以修改 interact.py 代码进行处理。

---

以上就是整个 GPT2-chitchat 一个闲聊模型的部署，你也可以尝试使用 Docker 部署。如果在部署过程中实在很难部署成功，也可以找小傅哥买云服务，这样我可以直接把镜像部署到你的云服务上，就可以直接使用了。