【机器学习】GLM-4V：图片识别多模态大模型（MLLs）初探

LDG_AGI

发布于 2024-08-13 14:34:54

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一、引言

之前在我的第5篇热榜第一🏆文章【机器学习】Qwen-VL：基于FastAPI私有化部署你的第一个AI多模态大模型中对Qwen-VL如何基于FastAPI封装私有化接口进行了讲述，评论区有人问到如何基于GLM-4V进行私有化接口部署。那今天我们就基于FastAPI，讲述如何封装GLM-4V私有化接口。

OpenAI兼容的API接口（OpenAI-API-compatible）：是个很重要的接口规范，由大模型王者OpenAI制定，简单来说就是接口名、传参方式、参数格式统一仿照OpenAI的接口方式，这样可以降低使用接口的学习与改造，做到多厂商、多模型兼容。

DIFY平台：自定义的接口要求复合OpenAI兼容API规范才能使用
vLLM、Ollama、Xinference等开源推理框架：接口均参照OpenAI兼容API规范

本文基于FastAPI简单实现了一个遵照OpenAI兼容接口的Qwen-VL服务端和客户端接口，用于交流学习，如有问题与建议欢迎大家留言指正！

二、GLM-4V 介绍

2.1 GLM-4V 概述

GLM-4是清华智谱AI的第4代产品，重点强调的是ALL Tools工具调用能力，并于2024年6月5日开源了GLM-4-9B版本，包括GLM-4-9B、GLM-4-9B-Chat、GLM-4-9B-Chat-1M以及对应支持1120x1120像素的多模态模型GLM-4V-9B。今天重点对GLM-4V-9B进行介绍，并给出基于FastAPI私有化部署方式。

2.2 GLM-4V 原理

该模型采用了与CogVLM2相似的架构设计，能够处理高达1120 x 1120分辨率的输入，并通过降采样技术有效减少了token的开销。为了减小部署与计算开销，GLM-4V-9B没有引入额外的视觉专家模块，采用了直接混合文本和图片数据的方式进行训练，在保持文本性能的同时提升多模态能力，模型架构如图：

2.3 GLM-4V 模型结构

通过之前的文章中讲述的使用transformers查看model结构的方法，查看模型结构如下，包含以下几个部分

GLMTransformer：其中包含40个GLMBlock，每个里面包含self_attention、post_attention_layernorm以及mlp模块
EVA2CLIPModel：包含patch_embedding和transformer模块，transformer模块包含63个TransformerLayer，每个TransformerLayer中包含input_layernorm、attention、mlp以及post_attention_layernorm模块
GLU（Gated Linear Unit）机制：这是一种激活函数，它通过一个门控机制来控制信息流，GLU通常由两部分组成：一个线性变换和一个门控线性变换，用于增加模型的表达能力。

ChatGLMForConditionalGeneration(
  (transformer): ChatGLMModel(
    (embedding): Embedding(
      (word_embeddings): Embedding(151552, 4096)
    )
    (rotary_pos_emb): RotaryEmbedding()
    (encoder): GLMTransformer(
      (layers): ModuleList(
        (0-39): 40 x GLMBlock(
          (input_layernorm): RMSNorm()
          (self_attention): SelfAttention(
            (query_key_value): Linear(in_features=4096, out_features=4608, bias=True)
            (core_attention): CoreAttention(
              (attention_dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False)
            )
            (dense): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=False)
          )
          (post_attention_layernorm): RMSNorm()
          (mlp): MLP(
            (dense_h_to_4h): Linear(in_features=4096, out_features=27392, bias=False)
            (dense_4h_to_h): Linear(in_features=13696, out_features=4096, bias=False)
          )
        )
      )
      (final_layernorm): RMSNorm()
    )
    (output_layer): Linear(in_features=4096, out_features=151552, bias=False)
    (vision): EVA2CLIPModel(
      (patch_embedding): PatchEmbedding(
        (proj): Conv2d(3, 1792, kernel_size=(14, 14), stride=(14, 14))
        (position_embedding): Embedding(6401, 1792)
      )
      (transformer): Transformer(
        (layers): ModuleList(
          (0-62): 63 x TransformerLayer(
            (input_layernorm): LayerNorm((1792,), eps=1e-06, elementwise_affine=True)
            (attention): Attention(
              (query_key_value): Linear(in_features=1792, out_features=5376, bias=True)
              (dense): Linear(in_features=1792, out_features=1792, bias=True)
              (output_dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False)
            )
            (mlp): MLP(
              (activation_fn): GELUActivation()
              (fc1): Linear(in_features=1792, out_features=15360, bias=True)
              (fc2): Linear(in_features=15360, out_features=1792, bias=True)
            )
            (post_attention_layernorm): LayerNorm((1792,), eps=1e-06, elementwise_affine=True)
          )
        )
      )
      (linear_proj): GLU(
        (linear_proj): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=False)
        (norm1): LayerNorm((4096,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
        (act1): GELU(approximate='none')
        (dense_h_to_4h): Linear(in_features=4096, out_features=13696, bias=False)
        (gate_proj): Linear(in_features=4096, out_features=13696, bias=False)
        (dense_4h_to_h): Linear(in_features=13696, out_features=4096, bias=False)
      )
      (conv): Conv2d(1792, 4096, kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2))
    )
  )
)

三、FastAPI封装GLM-4V大模型服务接口

3.1 FastAPI 极简入门

搭建1个FastAPI服务依赖fastapi、pydantic、uvicorn三个库：

3.1.1 FastAPI

FastAPI是一个现代、快速（高性能）的Web框架，用于构建API，用Python编写。它基于标准的Python类型提示，提供自动的交互式文档和数据验证。

代码示例：

# 导入FastAPI模块
from fastapi import FastAPI

# 创建一个FastAPI实例
app = FastAPI()

# 定义一个路径操作函数
@app.get("/")
async def root():
    # 返回一个JSON响应
    return {"message": "Hello World"}

# 运行应用
if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

这段代码创建了一个简单的FastAPI应用，当访问根路径/时，会返回一个包含"Hello World"的消息。可以使用uvicorn运行这个应用，它是一个ASGI服务器，FastAPI是基于ASGI构建的

3.1.2 uvicorn

uvicorn是一个ASGI（Asynchronous Server Gateway Interface）服务器，用于运行现代的异步Python Web应用，如FastAPI。以下是如何使用uvicorn运行一个FastAPI应用的步骤：

假设你有一个名为main.py的文件，其中包含你的FastAPI应用：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "Hello World"}

可以使用以下命令运行你的应用：

uvicorn main:app --reload

这里的main是你的Python文件名（不包括.py扩展名），app是你的FastAPI实例的变量名。--reload标志告诉uvicorn在代码更改时自动重新加载应用，这对于开发非常有用。

3.1.3 pydantic

Pydantic是一个Python库，用于数据验证和设置管理。它被广泛用于FastAPI中，用于定义请求和响应模型，以进行数据验证和解析。

from pydantic import BaseModel

class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str = None
    price: float
    tax: float = None
    tags: list = []

items = {
    "foo": {"name": "Foo", "price": 50.2},
    "bar": {"name": "Bar", "description": "The bartenders", "price": 62, "tax": 20.2},
    "baz": {"name": "Baz", "description": None, "price": 50.2, "tax": 10.5, "tags": []},
}

item = Item(**items["foo"])
print(item)
# 输出: Item(name='Foo', description=None, price=50.2, tax=None, tags=[])

3.2 GLM-4V-API服务端

3.2.1 代码示例

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import uvicorn
import requests
from io import BytesIO
from modelscope import snapshot_download
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
from PIL import Image


model_dir = snapshot_download('ZhipuAI/glm-4v-9b')
#model_dir = snapshot_download('qwen/Qwen-VL-Chat')
device = "auto" 
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir,trust_remote_code=True)
glm4_vl = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map=device, trust_remote_code=True,torch_dtype=torch.float16).eval()

# 创建FastAPI应用实例
app = FastAPI()

# 定义请求体模型，与OpenAI API兼容
class ChatCompletionRequest(BaseModel):
    model: str
    messages: list
    max_tokens: int = 50
    temperature: float = 1.0

# 文本生成函数
def generate_text(model: str, messages: list, max_tokens: int, temperature: float):
    
    query = messages[0]["content"][0]["text"]
    image_url =  messages[0]["content"][1]["image_url"]["url"]
    image_get_response = requests.get(image_url)
    image = None
    if image_get_response.status_code == 200:
        # 将二进制数据转换为Image对象
        image = Image.open(BytesIO(image_get_response.content)).convert("RGB")
        # 现在你可以使用image对象进行进一步的处理
    else:
        print("Failed to download image")
    print(query,image_url,image)
    
    response, history = glm4_vl.chat(tokenizer,image=image, query=query, history=None,temperature=temperature,max_length=max_tokens)
    return response

# 定义路由和处理函数，与OpenAI API兼容
@app.post("/v1/chat/completions")
async def create_chat_completion(request: ChatCompletionRequest):
    # 调用自定义的文本生成函数
    response = generate_text(request.model, request.messages, request.max_tokens, request.temperature)
    return {"choices": [{"message": {"content": response}}],"model": request.model}

# 启动FastAPI应用
if __name__ == "__main__":
    
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8888)

3.2.2 代码详解

环境：在代码之前建立conda环境、pip代码中依赖的库，这个地方不讲啦，可以看之前的文章
下载必要的库：如上一节讲到的fastapi、pydantic、uvicorn等用于搭建api服务的库，以及modelscope、transformers、torch，以及图片处理的库io、PIL等
下载模型：基于modelscope的snapshot_download下载模型文件，专为网络不稳定的开发者服务
实例化分词器和模型：模型基于transformers的AutoTokenizer、AutoModelForCausalLM建立分词器和模型glm4_vl
实例化FastAPI：通过app=FastAPI()创建fastapi实例
定义请求体模型：继承pydantic的BaseModel，参数需要兼容OpenAI API
从主函数开始看：通过uvicorn.run启动Fastapi实例app，配置host和port
定义app的路由：路由指向v1/chat/completions
定义app的处理函数：处理函数调用generate_text函数，传入request接收的兼容OpenAI的请求体模型。
generate_text文本和图像生成：提取query、image_url，基于requests.get获得图片二进制数据，并使用Image和BytesIO将二进制数据转换为Image对象，将Image图片和query文本传入glm4_vl.chat()，基于图片和文本生成response返回
API返回格式：拼接choices、message、content等构造兼容OpenAI API的返回

3.2.3 代码使用

使用CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python run_api_glm4vl.py启动，指定卡2运行api服务。

显存占用28.35G（模型尺寸13B，根据我们之前提过很多次的经验，推理模型显存占用=模型尺寸*2=13*2=26G，差不多。Qwen-VL模型占用18.74G，整整多了10G显存）

3.3 GLM-4V-API客户端

3.3.1 代码示例

import requests
import json

# 定义请求的URL
url = "http://0.0.0.0:8888/v1/chat/completions"

# 定义请求体
data = {
        "model": "glm-4v",
        "messages":[{"role":"user","content":[{"type":"text","text":"这是什么?"},{"type":"image_url","image_url":{"url":"https://img1.baidu.com/it/u=1369931113,3388870256&fm=253&app=138&size=w931&n=0&f=JPEG&fmt=auto?sec=1703696400&t=f3028c7a1dca43a080aeb8239f09cc2f"}}]}],
        "max_tokens": 1024,
        "temperature": 0.5
}
# 将字典转换为JSON格式
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
data_json = json.dumps(data)
# 发送POST请求
response = requests.post(url, data=data_json, headers=headers)

# 检查响应状态码
if response.status_code == 200:
    # 如果响应成功，打印响应内容
    print(response.json())
else:
    # 如果响应失败，打印错误信息
    print(f"Error: {response.status_code}, {response.text}")

3.3.2 代码要点

requests：采用requests库进行请求，requests是一个在Python中用于发送HTTP请求的库。它允许你发送各种类型的HTTP请求，如GET、POST、PUT、DELETE等，以及处理响应。requests库的一个主要优点是它的易用性和简洁的API。

请求体data定义：完全模仿OpenAI API请求结构，服务端也根据此结构规范处理。

headers请求头：接口请求格式为JSON，采用json.dumps可以将字典型的data转换为json字符串，用于请求时采用json格式传输。更多json用法可以参考之前的文章

3.3.2 代码使用

将以上客户端代码放入post_api.py中，采用python post_api.py调用服务端接口。

比如传入的图片为：

glm-4v输出为

“这是一张展示海滨风景的图片。图中可以看到一片宁静的海洋，海面上有几块岩石露出水面。天空呈现出深浅不一的蓝色，其中散布着一些白云。在远处，可以看到陆地和大海的交界线，以及一些小岛或陆地突起。整个场景给人一种宁静、宽广的感觉。”

qwen-vl输出为

“这是海面，可以看到远处的海平线和海岸线。天空中飘着美丽的云彩。”

看起来glm-4v的效果要好一些，主要原因：

发布日期：glm-4v发布于2024年6月6日，隔着将近一年，qwen-vl发布于2023年8月22日
分辨率：glm-4v是1120*1120，qwen-vl是448*448
模型尺寸：glm-4v是13B，qwen-vl是9.6B

卷吧！期待Qwen2-VL的诞生！

四、总结

本文首先在引言中强调了一下OpenAI兼容API的重要性，希望引起读者重视，其次介绍了GLM-4V的原理与模型结构，最后简要讲了下FastAPI以及搭配组件，并基于FastAPI封装了OpenAI兼容API的GLM-4V大模型服务端接口，并给出了客户端实现。本文内容在工作中非常实用，希望大家能有所收获并与我交流。

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原始发表：2024-06-21，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

glm