使用全套开源工具构建 LLM 应用实战：在 Dify 调用 Baichuan 开源模型能力

作者：Rico。Dify.AI 资深前端工程师，LLM 技术探索者。

背景

在当下开源大语言模型火热的背景下，有很大一部分开发者希望本地部署开源 LLM，用于研究 LLM 或者是基于开源 LLM 构建自己的 LLM 应用。笔者也正在尝试通过开源社区的一系列相关优秀项目，通过本地化部署服务来构建自己的 LLM 应用。那么本地部署一个开源 LLM 来构建一个聊天应用需要哪些准备呢？

  1. 本地环境的准备：因为我们需要在本地部署一个开源的大模型，所以你需要准备一个相当硬核的本地环境。硬件上需要一台拥有高性能、大显存的 NVDIA 显卡，大容量高速内存以及大容量固态硬盘，软件上则需要安装显卡驱动、CUDA、Python 环境。笔者这次选择跑 Baichuan-13B-Chat 模型为例，基本配置是 CPU i9-13900K、GTX3090 24 GB 双卡、64GB 内存和 2TB 固态硬盘。

  2. 一个大型语言模型（LLM）：这是我们构建 LLM 应用的基础。不同的 LLM 根据预训练的数据和目标任务的不同，其模型结构和学到的知识也不相同。基于不同模型构建出来的 AI 应用表现也会不一样。你可以通过火热的 AI 社区 Hugging Face 上找自己感兴趣的开源 LLMs 来进行尝试和能力对比 。

  3. 一个本地部署 LLM 的推理服务：推理服务可以将预训练好的 LLM 模型加载到本地服务器，并提供模型预测接口，这样就可以本地化使用 LLM 模型进行各种 NLP 任务，而不需要依赖云服务。你可以使用一些优秀的 GitHub 开源项目，这些项目对热门的开源 LLM 都做了推理服务的一键部署。知名度比较高的有 LocalAI、openLLM 等。

  4. 一个简单易用的“ LLM 操作系统 ” Dify.AI：如果要基于 LLM 的能力构建一个聊天应用，你可能需要学习研究全套的 LLM 技术栈，比如：不同模型的 API 调用、向量数据库选型、Embedding 技术研究等等。如果你使用开源项目 Dify.AI，则可以省掉这些研究学习工作，帮助你通过可视化的界面即可快速创建基于不同 LLM 能力的 AI 应用。 Dify 最近的版本新增了对开源 LLMs 的支持，对托管在 HuggingFace 和 Replicate 上所有的模型都能快速调用和切换使用，同时支持本地部署方式能够基于 OpenLLM 和 Xorbits inference 推理服务来实现 AI 应用的构建。

笔者将尝试使用开源的 LLMOps 平台 Dify.AI + 开源的推理服务 Xinference + 开源模型 Baichuan-13B-Chat 为例，手把手实操教你在 windows 环境下，使用全套开源工具产品来构建一个 LLM 聊天应用。

环境准备

Conda 和 Python 是基础要求，本文将从零开始介绍环境配置。

配置 python 环境

一般情况下建议使用 Conda 进行 python 版本管理。先根据 Conda 官网文档安装 Conda。然后用 Conda 初始化 Python 3.11 环境：

conda create --name python-3-11 python=3.11
conda activate python-3-11

安装 CUDA

推荐直接从官网安装。 Windows 11 选择下图版本。

根据引导安装完，打开 NVDIA 控制面板 -> 系统信息 看到完成了安装。

WSL2 准备

由于 Dify 的 docker 部署推荐使用 WSL2 环境。所以现在先安装 WSL2 。参考微软官方指引。

第一步，管理员身份运行 CMD ：

  1. Win + R

  2. Input CMD

  3. Ctrl + Shift + Enter

第二步，在 CMD 中用指令安装

wsl --install

结果看到了支持的各种系统版本：

适用于 Linux 的 Windows 子系统已安装。

以下是可安装的有效分发的列表。
请使用“wsl --install -d <分发>”安装。

NAME                                   FRIENDLY NAME
Ubuntu                                 Ubuntu
Debian                                 Debian GNU/Linux
kali-linux                             Kali Linux Rolling
Ubuntu-18.04                           Ubuntu 18.04 LTS
Ubuntu-20.04                           Ubuntu 20.04 LTS
Ubuntu-22.04                           Ubuntu 22.04 LTS
OracleLinux_7_9                        Oracle Linux 7.9
OracleLinux_8_7                        Oracle Linux 8.7
OracleLinux_9_1                        Oracle Linux 9.1
openSUSE-Leap-15.5                     openSUSE Leap 15.5
SUSE-Linux-Enterprise-Server-15-SP4    SUSE Linux Enterprise Server 15 SP4
SUSE-Linux-Enterprise-15-SP5           SUSE Linux Enterprise 15 SP5
openSUSE-Tumbleweed                    openSUSE Tumbleweed

我使用选择安装了默认的 Ubuntu 版本：

wsl --install -d Ubuntu

之后就可以在 CMD 中使用 wsl命令进入Ubuntu 了。

第三步，安装 Docker Desktop

去 Docker 官方文档下载 Docker Desktop。安装时注意勾上 Use WSL 2 instead of Hyper-V 选项。安装完成后重启电脑。通过 CMD 查看是否正常安装好。

wsl -l --verbose

 NAME                   STATE           VERSION
* Ubuntu                 Running         2
  docker-desktop         Running         2
  docker-desktop-data    Running         2

可以看到 WSL 中 Ubuntu 和 Docker 都运行起来了，并且确认是 WSL2 版本。

第四步，为 WSL 配置代理

由于每次重启后 WSL 的 ip 地址都会变更，所以我们可以编写一个脚本来解决。第 4 行改为你自己的端口号。

#!/bin/sh
hostip=$(cat /etc/resolv.conf | grep nameserver | awk '{ print $2 }')
wslip=$(hostname -I | awk '{print $1}')
port=7890
 
PROXY_HTTP="http://${hostip}:${port}"
 
set_proxy(){
  export http_proxy="${PROXY_HTTP}"
  export HTTP_PROXY="${PROXY_HTTP}"
 
  export https_proxy="${PROXY_HTTP}"
  export HTTPS_proxy="${PROXY_HTTP}"
 
  export ALL_PROXY="${PROXY_SOCKS5}"
  export all_proxy=${PROXY_SOCKS5}
 
  git config --global http.https://github.com.proxy ${PROXY_HTTP}
  git config --global https.https://github.com.proxy ${PROXY_HTTP}
 
  echo "Proxy has been opened."
}
 
unset_proxy(){
  unset http_proxy
  unset HTTP_PROXY
  unset https_proxy
  unset HTTPS_PROXY
  unset ALL_PROXY
  unset all_proxy
  git config --global --unset http.https://github.com.proxy
  git config --global --unset https.https://github.com.proxy
 
  echo "Proxy has been closed."
}
 
test_setting(){
  echo "Host IP:" ${hostip}
  echo "WSL IP:" ${wslip}
  echo "Try to connect to Google..."
  resp=$(curl -I -s --connect-timeout 5 -m 5 -w "%{http_code}" -o /dev/null www.google.com)
  if [ ${resp} = 200 ]; then
    echo "Proxy setup succeeded!"
  else
    echo "Proxy setup failed!"
  fi
}
 
if [ "$1" = "set" ]
then
  set_proxy
 
elif [ "$1" = "unset" ]
then
  unset_proxy
 
elif [ "$1" = "test" ]
then
  test_setting
else
  echo "Unsupported arguments."
fi

可以修改~/.bashrc 方便使用命令：

alias proxy="source /path/to/proxy.sh"

详细可以参考了该博客。

第五步，进入 Ubuntu 安装 conda 配置 python

和前面的环境准备一样，参照官方文档安装 conda 配置 python，不过是安装 linux 版本。

第六步，安装 WSL 的 CUDA

进入官网，选择 WSL-Ubuntu 版本，按照指引使用命令行安装。

修改~/.bashrc将 CUDA 添加至环境变量：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.2/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.2/lib64

第七步，安装 PyTorch

进入 PyTorch 官网，按照环境安装 PyTorch。

这样环境准备就完成了。

部署推理服务 Xinference

根据 Dify 的部署文档，Xinference 支持的模型种类很多。本次以 Baichuan-13B-Chat 为例。

Xorbits inference 是一个强大且通用的分布式推理框架，旨在为大型语言模型、语音识别模型和多模态模型提供服务，甚至可以在笔记本电脑上使用。它支持多种与 GGML 兼容的模型，如 ChatGLM，Baichuan，Whisper，Vicuna，Orca 等。 Dify 支持以本地部署的方式接入 Xinference 部署的大型语言模型推理和 Embedding 能力。

安装 Xinfernece

在 WSL 中执行如下命令：

$ pip install "xinference"

上面的命令会安装 Xinference 用于推理的基础依赖。Xinference 还支持用 ggml 推理 和 PyTorch 推理，需要装如下的依赖：

$ pip install "xinference[ggml]"
$ pip install "xinference[pytorch]"
$ pip install "xinference[all]"

启动 Xinference 并下载部署 Baichuan-13B-Chat 模型

在 WSL 中执行下面的命令：

$ xinference -H 0.0.0.0

Xinference 默认会在本地启动一个 worker，端点为：http://127.0.0.1:9997，端口默认为 9997。 默认只可本机访问，配置了 -H 0.0.0.0，非本地客户端可任意访问。 如需进一步修改 host 或 port，可查看 Xinference 的帮助信息：xinference --help。

2023-08-25 18:08:31,204 xinference   27505 INFO     Xinference successfully started. Endpoint: http://0.0.0.0:9997
2023-08-25 18:08:31,204 xinference.core.supervisor 27505 INFO     Worker 0.0.0.0:53860 has been added successfully
2023-08-25 18:08:31,205 xinference.deploy.worker 27505 INFO     Xinference worker successfully started.

在浏览器中打开: http://localhost:9997，选择 baichuan-chat，pytorch，13B，4bit，点击 create 部署。

或者使用 CLI 部署:

xinference launch --model-name baichuan-chat --model-format pytorch --size-in-billions 13 --quantization 4

由于不同模型在不同硬件平台兼容性不同，请查看 Xinference 内置模型 确定创建的模型是否支持当前硬件平台。

使用 Xinference 管理模型

要查看部署好的所有模型，在命令行中，执行下面的命令：

$ xinference list

会显示类似下面的信息：

UID                                   Type    Name           Format      Size (in billions)  Quantization
------------------------------------  ------  -------------  --------  --------------------  --------------
0fc70cd0-4b2a-11ee-a428-00155d0b318a  LLM     baichuan-chat  pytorch                     13  4-bit

0fc70cd0-4b2a-11ee-a428-00155d0b318a 就是刚才部署的模型的 uid 。

部署 Dify.AI

主要流程参考官网部署文档。

Clone Dify

Clone Dify 源代码至本地。

git clone https://github.com/langgenius/dify.git

Start Dify

进入 Dify 源代码的 docker 目录，执行一键启动命令：

cd dify/docker
docker compose up -d

部署结果：

[+] Running 7/7
 ✔ Container docker-weaviate-1  Running                                                0.0s 
 ✔ Container docker-web-1       Running                                                0.0s 
 ✔ Container docker-redis-1     Running                                                0.0s 
 ✔ Container docker-db-1        Running                                                0.0s 
 ✔ Container docker-worker-1    Running                                                0.0s 
 ✔ Container docker-api-1       Running                                                0.0s 
 ✔ Container docker-nginx-1     Started                                                0.9s

最后检查是否所有容器都正常运行：

docker compose ps

运行状态：

NAME                IMAGE                              COMMAND                  SERVICE             CREATED             STATUS              PORTS
docker-api-1        langgenius/dify-api:0.3.16         "/bin/bash /entrypoi…"   api                 24 hours ago        Up 3 hours          5001/tcp
docker-db-1         postgres:15-alpine                 "docker-entrypoint.s…"   db                  33 hours ago        Up 3 hours          0.0.0.0:5432->5432/tcp
docker-nginx-1      nginx:latest                       "/docker-entrypoint.…"   nginx               24 hours ago        Up 4 minutes        0.0.0.0:80->80/tcp
docker-redis-1      redis:6-alpine                     "docker-entrypoint.s…"   redis               33 hours ago        Up 3 hours          6379/tcp
docker-weaviate-1   semitechnologies/weaviate:1.18.4   "/bin/weaviate --hos…"   weaviate            33 hours ago        Up 3 hours          
docker-web-1        langgenius/dify-web:0.3.16         "/bin/sh ./entrypoin…"   web                 33 hours ago        Up 3 hours          3000/tcp
docker-worker-1     langgenius/dify-api:0.3.16         "/bin/bash /entrypoi…"   worker              33 hours ago        Up 3 hours          5001/tcp

包括 3 个业务服务 api / worker / web，以及 4 个基础组件 weaviate / db / redis / nginx。

Docker 启动成功后，在浏览器中访问：http://127.0.0.1/。设置过密码后登陆，会进入应用列表页。

至此，成功使用 Docker 部署了 Dify 社区版。

在 Dify 接入 Xinference

配置模型供应商

在 设置 > 模型供应商 > Xinference 中填入模型信息：

  • Model Name 是模型部署的名称。

  • Server URL 是 Xinference 的 end point 地址。

  • Model UID 则是通过 xinference list获取到的部署的模型的 UID。

需要注意的是 Sever Url 不能用 localhost。因为如果填 localhost，访问的是 docker 里的 localhost，会导致访问失败。解决方案是将 Sever Url 改成局域网 ip。

而 WSL 环境下则需要使用 WSL 的 IP 地址。在 WSL 中使用命令获取：

hostname -I
172.22.195.4

使用 Baichuan-13B-Chat

创建应用，就可以在应用中使用上一步配置的 Baichuan-13B-Chat 模型了。在 Dify 的提示词编排界面，选择 baichuan-chat 模型，设计你的应用提示词（prompt），即可发布一个可访问的 AI 应用。

以上，就是本地部署 Dify 接入 Xinference 部署的 baichuan-chat 的全过程。 至此，我们基于 Baichuan-13B-Chat 的一个基本的聊天应用就基本完成了。

后记

当然，对于一个生产级别的 LLM 应用来说，只是完成大模型的接入和推理、聊天交互是远远不够。我们还需要针对性的对 LLM 进行 Prompt 的调优、添加私有数据作为上下文，亦或者是对 LLM 本身进行微调等工作，这需要长期的迭代和优化才能使得 LLM 应用表现越来越好。Dify.AI 作为一个中间件工具平台，提供了一个完整 LLM App 技术栈的可视化的操作系统。完成了以上的基础服务部署后，后续的应用迭代和改进都可以基于 Dify 来完成，使得 LLM 应用的构建和管理变得更加简单和易用，在业务数据的处理上直接上传即可自动完成清洗处理，后续也将提供数据标注和改进的服务，甚至你的业务团队都可以参与协作。

目前 LLM 的发展和应用落地还处于非常早期的阶段，相信在不久后，无论是 LLM 的能力释放，还是基于 LLM 之上的各个工具能力的不断完善，都会不断降低开发者探索 LLM 能力的门槛，让更多丰富场景的 AI 应用涌现。

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