DeepSeek-MoE-16b-chat FastApi 部署调用

DeepSeek-MoE-16b-chat 模型简介

deepseek moe 已发布版本的总参数规模为160亿，实际激活参数约为28亿。与同门的7b全连接模型相比，在19个基准测试数据集上表现互有优劣，整体性能接近。相较llama 2-7b这类密集模型，deepseek moe 在数学推理和代码生成任务中展现出更优能力。值得注意的是，llama 2-7b 和 deepseek 7b 的每4k token计算量均超过180tflops，而 deepseek moe 仅需74.4tflops，能耗仅为前者的40%左右，显著提升了推理效率。

环境搭建

在 autodl 平台上选择配备双卡3090（单卡24G，共48G显存）的服务器实例，操作系统镜像选择 PyTorch–>2.1.0–>3.10(ubuntu22.04)–>12.1。启动实例后，进入 JupyterLab 界面，并打开终端进行环境配置、模型下载与服务部署。

执行以下命令更换 pip 源并安装必要依赖：

# 开启学术加速以提升GitHub访问速度
source /etc/network_turbo
升级pip
python -m pip install --upgrade pip
更换为清华源加速包安装
pip config set global.index-url https://www.php.cn/link/a6455ffc4e47fd737db213366771ec0e
安装核心库
pip install modelscope transformers sentencepiece accelerate fastapi uvicorn requests streamlit transformers_stream_generator
安装Flash Attention加速组件（可选）
pip install https://www.php.cn/link/0e7adb08b43a589df528d2bdd69b6b03

模型获取

使用 modelscope 提供的 snapshot_download 方法下载 DeepSeek-MoE-16b-chat 模型。参数说明：第一个参数为 HuggingFace 或 ModelScope 上的模型标识名，cache_dir 指定本地保存路径。

在 /root/autodl-tmp 目录下创建 download.py 文件，内容如下图所示，请确保保存后再运行：

import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os
model_dir = snapshot_download('deepseek-ai/deepseek-moe-16b-chat', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master')

运行命令开始下载：

python /root/autodl-tmp/download.py

模型文件约30GB，预计耗时10~20分钟完成下载。

API 服务代码编写

在 /root/autodl-tmp 下新建 api.py 文件，填入以下完整代码（含详细注释），请务必保存。

invideo AI

InVideo 使用现成的模板简化视频创建

下载

from fastapi import FastAPI, Request
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig
import uvicorn
import json
import datetime
import torch
设备配置
DEVICE = "cuda"
DEVICE_ID = "0"
CUDA_DEVICE = f"{DEVICE}:{DEVICE_ID}" if DEVICE_ID else DEVICE
GPU内存清理函数
def torch_gc():
if torch.cuda.is_available():
with torch.cuda.device(CUDA_DEVICE):
torch.cuda.empty_cache()
torch.cuda.ipc_collect()
初始化FastAPI应用
app = FastAPI()
@app.post("/")
async def create_item(request: Request):
global model, tokenizer
json_post_raw = await request.json()
json_post = json.dumps(json_post_raw)
json_post_list = json.loads(json_post)
prompt = json_post_list.get('prompt')
max_length = json_post_list.get('max_length')

# 构建对话历史
messages = [
    {"role": "user", "content": prompt}
]

# 编码输入
input_tensor = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")

# 生成输出
outputs = model.generate(input_tensor.to(model.device), max_new_tokens=max_length)
result = tokenizer.decode(outputs[0][input_tensor.shape[1]:], skip_special_tokens=True)

now = datetime.datetime.now()
time = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

# 返回响应结构
answer = {
    "response": result,
    "status": 200,
    "time": time
}

# 打印日志
log = "[" + time + "] " + '", prompt:"' + prompt + '", response:"' + repr(result) + '"'
print(log)

torch_gc()
return answer
if name == 'main':
model_path = '/root/autodl-tmp/deepseek-ai/deepseek-moe-16b-chat'
# 加载分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)

# 加载模型，启用bfloat16降低显存占用，自动分配GPU资源
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    trust_remote_code=True,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto"
)

# 加载生成配置
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_path)
model.generation_config.pad_token_id = model.generation_config.eos_token_id

model.eval()  # 启用评估模式

# 启动API服务
uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=6006, workers=1)
启动 API 服务
在终端执行以下命令运行服务脚本：
cd /root/autodl-tmp
python api.py
当看到类似如下日志输出时，表示模型加载成功，服务已就绪：

服务默认监听 6006 端口，支持通过 POST 请求调用。推荐设置 max_length=100，过高易导致显存溢出，过低则可能截断回答。
示例 curl 调用方式：
curl -X POST "https://www.php.cn/link/6190df6b9dfadcb413f0d0e3b768888a" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"prompt": "你好,你是谁？","max_length":100}'
也可使用 Python 的 requests 库进行调用：
import requests
import json
def get_completion(prompt, max_length):
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
data = {"prompt": prompt, "max_length": max_length}
response = requests.post(url='https://www.php.cn/link/6190df6b9dfadcb413f0d0e3b768888a', headers=headers, data=json.dumps(data))
return response.json()['response']
if name == 'main':
print(get_completion("你好,你是谁？", 100))
成功调用后将返回模型应答结果，示例如下：