[THUDM/ChatGLM-6B]API server支持更好的并发

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参考 #808 使用pydantic定义请求/相应结构.

is

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WEB API 使用pydantic定义输入和输出结构后，可以支持chat_stream模式吗？另外，如果是单卡，在使用CHAT_STREAM模式的时候，发现同时多人询问，问题会串到不同人的问题中，如何解决。还有多卡的话，在不同的端口号上启动多个进程响应询问服务，外面通过NGINX统一一个端口上进行转发，是不是也会遇到上面，问答会串的问题？

hellocxj

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这个PR并不能实现真正意义上的单卡并发，多请求排队可能都有问题，所以直接关了。

CHAT_STREAM的话，需要换一下thread pool的执行方式，单个session的流反馈用同步方式来执行。

多卡反而比较好搞，FASTAPI本身是支持多worker模式的，根据卡的数量开worker，注意一下worker初始化阶段通过CUDA_VISABLE_DEVICE或者类似的方式控制一下就可以了。

is

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def model_stream_predict(input_text, max_length, top_p, temperature, history=[]):
    global model, tokenizer
    next_response_index = 0
    for response, history in model.stream_chat(tokenizer, input_text, history=history, max_length=max_length,
                                               top_p=top_p,
                                               temperature=temperature):
            if len(response) > next_response_index:
                yield response[next_response_index:]
                next_response_index = len(response)
    # print(history)
    torch_gc()

@app.post("/stream_chat")
async def create_stream_chat(params: Params) -> StreamingResponse:
    model_response = model_stream_predict(
        params.prompt,
        history=params.history,
        max_length=params.max_length,
        top_p=params.top_p,
        temperature=params.temperature
    )
    return StreamingResponse(
        content = model_response,
        status_code=status.HTTP_200_OK,
        media_type="text/html",
    )

is

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“需要换一下thread pool的执行方式，单个session的流反馈用同步方式来执行”这个实例代码是不是可以参考这个“通过ThreadPoolExecutor异步执行model.chat 保证多路同时请求能并发响应.” 这个代码实现？

hellocxj

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还有一个问题请教，FASTAPI本身是支持多worker模式的，根据卡的数量开worker，注意一下worker初始化阶段通过CUDA_VISABLE_DEVICE或者类似的方式控制一下就可以了。这个有示例吗？怎么设置比较合理？

hellocxj

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还有一个问题请教，FASTAPI本身是支持多worker模式的，根据卡的数量开worker，注意一下worker初始化阶段通过CUDA_VISABLE_DEVICE或者类似的方式控制一下就可以了。这个有示例吗？怎么设置比较合理？

hellocxj

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还有一个问题请教，FASTAPI本身是支持多worker模式的，根据卡的数量开worker，注意一下worker初始化阶段通过CUDA_VISABLE_DEVICE或者类似的方式控制一下就可以了。这个有示例吗？怎么设置比较合理？

hellocxj

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看了一下fastapi/uvicorn的文档，因为没有简单的方法传递workerid信息，就不能方便的去绑定对应的GPU，看起来也不是很方便。还是前置一个HTTP Server 做负载均衡，根据对应GPU个数，启动worker来的更直接一些吧。

On Sat, May 27, 2023 at 11:18 PM hellocxj @.***> wrote:

还有一个问题请教，FASTAPI本身是支持多worker模式的，根据卡的数量开worker，注意一下worker初始化阶段通过CUDA_VISABLE_DEVICE或者类似的方式控制一下就可以了。这个有示例吗？怎么设置比较合理？

— Reply to this email directly, view it on GitHub https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/pull/1018#issuecomment-1565490393, or unsubscribe https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AAAAY5FYUMCI4RIH7KW22PDXIILKRANCNFSM6AAAAAAYBHMFDA . You are receiving this because you modified the open/close state.Message ID: @.***>

is

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“需要换一下thread pool的执行方式，单个session的流反馈用同步方式来执行”这个实例代码是不是可以参考这个“通过ThreadPoolExecutor异步执行model.chat 保证多路同时请求能并发响应.” 这个代码实现？

请问一下这个问题有解决方案吗？我也遇到了类似的问题，在sse流式输出的时候同步执行时，问题会串到不同人的问题中，从而出现ASGI application的报错，请问一下能否实现stream下不相互干扰的多并发？谢谢！

whitesay

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另外，如果是单卡，在使用CHAT_STREAM模式的时候，发现同时多人询问，问题会串到不同人的问题中，如何解决。

请问一下您解决这个问题了吗？感谢！

whitesay

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