快速下载OpenVIN Notebooks中的AI大模型

作者：杨雪锋 博士

英特尔边缘计算创新大使

01OpenVINO Notebooks 简介

OpenVINO Notebooks 是 Jupyter Notebook 形式的 OpenVINO 范例程序大集合，方便开发者快速学习并掌握 OpenVINO 推理程序，并通过 Copy&Paste 方式将范例中的关键程序应用到自己的 AI 软件中去。

01运行 AI 大模型的挑战

OpenVINO Notebooks 提供了非常丰富的 AI 大模型范例程序，例如：Dolly2、Stable Diffusion、LLama2、ChatGLM2 等等，方便广大开发者学习并应用 AI 大模型。

但运行 AI 大模型范例程序时，由于众所周知的原因，通常会遇到因无法从 HuggingFace 官网下载模型，导致范例程序无法运行的情况。

以 240-dolly-2-instruction-following.ipynb 为例，运行“Download and Convert Model”代码时会收到报错信息，如下图所示：

鉴于直接从 HuggingFace 官网无法下载 AI 大模型，可以考虑使用国内的两个下载速度非常好的网站：

一个是 HuggingFace 的国内镜像网站；另一个是魔搭社区。

本文将演示分别从 HuggingFace 的国内镜像网站和魔搭社区来解决下载 AI 大模型问题。

03从 HuggingFace 国内镜像网站

解决下载问题

3.1命令行模式

第一步，安装下载工具：

 

pip install -U huggingface_hub hf_transfer

 

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第二步，设置环境变量

在Linux中，执行：

 

export HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

 

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在Windows中，执行：

 

SET HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1
SET HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

 

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第三步，运行下载命令，下载模型到本地

 

huggingface-cli download --resume-download databricks/dolly-v2-3b --local-dir dolly-v2-3b

 

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3.2用下载器下载

在模型页面，右键菜单启动：“多选下载模式”，如下图所示。

模型页面:

然后选择所有要下载的文件，最后按“Enter”启动下载。

实际测试，迅雷下载的方式，速度最快，平均在 6MB/s 左右。

3.3从本地加载模型权重

将 dolly-v2-3b 下载到本地后，把 model_id 改为 model_local_path, 让程序从本地加载模型权重，例如：

 

model_id = "databricks/dolly-v2-3b"
model_local_path = "D:/dolly-v2-3b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_local_path,local_file_only=True)
ov_model = OVModelForCausalLM.from_pretrained(model_local_path, device=current_device, export=True, ov_config=ov_config, load_in_8bit=False,local_file_only=True)

 

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在 240-dolly-2-instruction-following.ipynb 中“Download and Convert Model”代码块更改如下所示：

 

from pathlib import Path
from transformers import AutoTokenizer
from optimum.intel.openvino import OVModelForCausalLM


model_id = "databricks/dolly-v2-3b"
model_local_path = "D:/dolly-v2-3b"
model_path = Path("dolly-v2-3b")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_local_path,local_file_only=True)
current_device = device.value
ov_config = {'PERFORMANCE_HINT': 'LATENCY', 'NUM_STREAMS': '1', "CACHE_DIR": ""}
if model_path.exists():
    ov_model = OVModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device=current_device, ov_config=ov_config)
else:
    ov_model = OVModelForCausalLM.from_pretrained(model_local_path, device=current_device, export=True, ov_config=ov_config, load_in_8bit=False,local_file_only=True)
    ov_model.half()
    ov_model.save_pretrained(model_path)

 

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240-dolly-2-instruction-following.ipynb 从本地加载模型的运行效果，如下图所示：

04从魔搭社区解决下载问题

4.1使用 modelscope API 下载模型

第一步，安装 modelscope：

 

pip install modelscope

 

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第二步，运行 Python 脚本，下载模型到本地

 

from modelscope import snapshot_download 
model_dir = snapshot_download("ZhipuAI/chatglm2-6b", revision = "v1.0.12")
print(model_dir)

 

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下载速度非常快，模型保存在“model_dir”所展示的路径里，如下图所示。

4.2使用 git lfs 工具下载

 

git lfs install 
git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git

 

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4.3从本地加载模型权重

打开 OpenVINO Notebooks 的 254-llm-chatbot.ipynb，把本地模型所在路径传入 AutoModelForCausalLM.from_pretrained()，如下图所示：

 

#从本地载入分词器
tok = AutoTokenizer.from_pretrained("D:/chatglm2-6b", trust_remote_code=True)

 

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254-llm-chatbot.ipynb 从本地加载模型的运行结果，如下图所示：

总 结

当遇到从 HuggingFace 官网无法下载 AI 大模型时，可以从国内镜像网站或魔搭社区下载，然后从本地加载模型权重，实现 OpenVINO Notebooks 的范例代码顺利运行。

　　审核编辑：汤梓红