一、前言

    早前的文章，我们都是通过输入命令的方式来使用Chatglm3-6b模型。现在，我们可以通过使用Streamlit，通过一个界面与模型进行交互。这样做可以减少重复加载模型和修改代码的麻烦，
让我们更方便地体验模型的效果。

    开源模型应用落地-chatglm3-6b-gradio-入门篇（七）

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二、术语

2.1、Streamlit

    Streamlit是一个开源库，它专注于构建数据科学和机器学习应用程序的用户界面。它提供了一个简单的API，可以让开发者使用Python快速创建交互式应用程序。使用Streamlit，您可以轻松地将数据、图表和模型展示给用户，并与用户进行实时交互。

    Streamlit VS Gradio

    Streamlit和Gradio的区别在于它们的设计重点和功能特性。Streamlit提供了更多的灵活性和自定义选项，使开发者能够更好地控制应用程序的外观和行为。它还提供了更多的部署选项和扩展功能，使开发者能够将应用程序部署到更多的环境中。

    Gradio更注重简单易用和快速原型开发。它提供了自动生成界面的功能，无需太多的编码工作即可创建一个交互式应用程序。Gradio的设计目标是提供一个轻量级、易于上手的工具，使开发者能够快速构建和共享应用程序原型。

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三、前置条件

3.1. windows or linux操作系统均可

3.2. 下载chatglm3-6b模型

从huggingface下载：https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b/tree/main

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从魔搭下载：魔搭社区汇聚各领域最先进的机器学习模型，提供模型探索体验、推理、训练、部署和应用的一站式服务。https://www.modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/fileshttps://www.modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/files​

 3.3. 创建虚拟环境&安装依赖

conda create --name chatglm3 python=3.10
conda activate chatglm3
pip install protobuf transformers==4.39.3 cpm_kernels torch>=2.0 sentencepiece accelerate
pip install streamlit

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四、技术实现

4.1.示例代码

# -*-  coding = utf-8 -*-

import streamlit as st
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

modelPath = "/model/chatglm3-6b"

def loadTokenizer():
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(modelPath, use_fast=False, trust_remote_code=True)
    return tokenizer

def loadModel():
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(modelPath, device_map="auto",  trust_remote_code=True).cuda()
    model = model.eval()
    return model

st.set_page_config(
    page_title="ChatGLM3-6B Streamlit Simple Demo",
    page_icon=":robot:",
    layout="wide"
)


@st.cache_resource
def get_model():
    tokenizer = loadTokenizer()
    model = loadModel()
    return tokenizer, model


# 加载Chatglm3的model和tokenizer
tokenizer, model = get_model()

if "history" not in st.session_state:
    st.session_state.history = []
if "past_key_values" not in st.session_state:
    st.session_state.past_key_values = None

max_length = st.sidebar.slider("max_length", 0, 32768, 8192, step=1)
top_p = st.sidebar.slider("top_p", 0.0, 1.0, 0.8, step=0.01)
temperature = st.sidebar.slider("temperature", 0.0, 1.0, 0.6, step=0.01)

buttonClean = st.sidebar.button("清理会话历史", key="clean")
if buttonClean:
    st.session_state.history = []
    st.session_state.past_key_values = None
    if torch.cuda.is_available():
        torch.cuda.empty_cache()
    st.rerun()

for i, message in enumerate(st.session_state.history):
    if message["role"] == "user":
        with st.chat_message(name="user", avatar="user"):
            st.markdown(message["content"])
    else:
        with st.chat_message(name="assistant", avatar="assistant"):
            st.markdown(message["content"])

with st.chat_message(name="user", avatar="user"):
    input_placeholder = st.empty()
with st.chat_message(name="assistant", avatar="assistant"):
    message_placeholder = st.empty()

prompt_text = st.chat_input("请输入您的问题")
if prompt_text:
    input_placeholder.markdown(prompt_text)
    history = st.session_state.history
    past_key_values = st.session_state.past_key_values
    for response, history, past_key_values in model.stream_chat(
            tokenizer,
            prompt_text,
            history,
            past_key_values=past_key_values,
            max_length=max_length,
            top_p=top_p,
            temperature=temperature,
            return_past_key_values=True,
    ):
        message_placeholder.markdown(response)
    st.session_state.history = history
    st.session_state.past_key_values = past_key_values

4.2.启动命令

streamlit run chatglm3_6b_streamlit.py --server.port 8989

调用结果：

启动成功：

浏览器首次访问：

(1) 加载模型

(2) 加载完成

(3) 推理

GPU使用情况：

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五、附带说明

5.1. @st.cache_resource注解的作用

@st.cache_resource是一个装饰器函数，用于缓存外部资源（如文件、数据集等）。它的作用是在应用程序执行期间缓存资源，以避免每次执行应用程序时都重新加载资源，从而提高应用程序的性能和响应速度。

当您使用@st.cache_resource装饰器修饰一个函数时，该函数将被包装成一个可缓存的函数。在函数第一次被调用时，它会执行函数体内的代码，并将结果缓存起来。之后，当再次调用该函数时，如果函数的输入参数没有变化，Streamlit会直接返回缓存的结果，而不再执行函数体内的代码。

5.2. 修改Streamlit默认端口

（一）使用命令行参数：
    在运行Streamlit应用程序时，可以使用--server.port参数来指定端口。例如，以下命令将Streamlit应用程序运行在端口号为8888的服务器上：
 

streamlit run your_app.py --server.port 8888

（二）使用配置文件：
    可以创建一个名为.streamlit/config.toml的配置文件，并在其中指定端口。如果该文件不存在，可以创建它。在配置文件中，添加以下内容：

[server]
port = 8888

将端口号替换为您想要使用的实际端口号。

5.3. 界面无法打开

1. 服务监听地址不能是127.0.0.1

2. 检查服务器的安全策略或防火墙配置

 服务端：lsof -i:8989 查看端口是否正常监听

 客户端：telnet ip 8989 查看是否可以正常连接