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1/model.py
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1/model.py
@ -1,22 +1,3 @@
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[Transformer-LLM 백엔드 가이드]
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본 파일은 NVIDIA Triton Server에서 Hugging Face `AutoModelForCausalLM` 기반 모델을 손쉽게 배포하기 위해 제공되는 커스텀 Python 백엔드 템플릿입니다.
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1. 모델 호환성
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- Hugging Face의 `AutoModelForCausalLM` 클래스와 호환되는 모든 Causal Language Model을 지원합니다.
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- [확인] 배포할 모델 `config.json`의 `architectures` 항목이 `...ForCausalLM` 형식인지 확인.
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- [확인] 모델이 Hugging Face 공식 문서의 AutoModelForCausalLM이 지원하는 모델인지 확인.
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(https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/auto#transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained)
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2. 토크나이저 호환성
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- `AutoTokenizer`와 호환되는 토크나이저를 지원하며, 모델과 동일한 경로에서 자동으로 로드됩니다.
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3. 커스터마이징 안내
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- 본 템플릿은 범용적인 사용을 위해 작성되었습니다.
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- 특정 모델의 동작 방식이나 예외 처리가 필요한 경우, 이 파일(`model.py`)과 설정 파일(`config.pbtxt`)을 직접 수정하여 사용하시기 바랍니다.
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import json
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import torch
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import numpy as np
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@ -35,75 +16,79 @@ from peft import PeftModel, PeftConfig
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class TritonPythonModel:
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def initialize(self, args: Dict[str, str]):
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모델 초기화: 설정 로드, 로거 설정, 모델 및 토크나이저 로드
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모델 초기화: 라이브러리 버전 확인 및 모델/토크나이저 로드
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self.logger = pb_utils.Logger
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self.model_config = json.loads(args["model_config"])
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self.model_name = args["model_name"]
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# 1. 라이브러리 버전 로그 추가
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# GGUF 로드를 위해서는 최소 4.40.0 이상을 권장합니다.
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transformers_version = transformers.__version__
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self.logger.log_info(f"================ {self.model_name} Setup ================")
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self.logger.log_info(f"Transformers Version: {transformers_version}")
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self.logger.log_info(f"Torch Version: {torch.__version__}")
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# 설정 파라미터 로드
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self.base_model_path = self._get_config_param("base_model_path")
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self.is_adapter_model = self._get_config_param("is_adapter_model", "false").lower() == "true"
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self.adapter_model_path = self._get_config_param("adapter_model_path")
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self.quantization = self._get_config_param("quantization")
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self.gguf_filename = self._get_config_param("gguf_filename")
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self.device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
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# 설정 로그 출력
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self.logger.log_info(f"================ {self.model_name} Setup ================")
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self.logger.log_info(f"Base Model: {self.base_model_path}")
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self.logger.log_info(f"Adapter Mode: {self.is_adapter_model} ({self.adapter_model_path})")
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self.logger.log_info(f"Quantization: {self.quantization}")
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||||
self.logger.log_info(f"Base Model Path: {self.base_model_path}")
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self.logger.log_info(f"GGUF Filename: {self.gguf_filename}")
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self.logger.log_info(f"Device: {self.device}")
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# 2. 모델 및 토크나이저 로드 실행
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self._load_model_and_tokenizer()
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self.logger.log_info(f"Model initialized successfully.")
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def _load_model_and_tokenizer(self):
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"""모델과 토크나이저를 로드하고 설정합니다."""
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# 1. Quantization 설정
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bnb_config = self._get_bnb_config()
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"""
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config.pbtxt의 파라미터를 사용하여 GGUF 모델을 로드합니다.
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Transformers 라이브러리가 GGUF를 읽어 fp16으로 역양자화합니다.
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"""
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# 1. config.pbtxt에서 설정값 읽기
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load_path = self.base_model_path # /cheetah/input/model/groupuser/Qwen3-4B-Instruct-2507-mahjong-alpha
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gguf_file = self._get_config_param("gguf_filename") # Qwen3-4B-Instruct-2507-mahjong-alpha.gguf
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# 2. Base Model 로드
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load_path = self.base_model_path
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if self.is_adapter_model:
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peft_config = PeftConfig.from_pretrained(self.adapter_model_path)
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||||
load_path = peft_config.base_model_name_or_path
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self.logger.log_info(f"Loading GGUF from: {load_path}/{gguf_file}")
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try:
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# 2. Tokenizer 로드 (GGUF 파일 내의 토크나이저 메타데이터 참조)
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self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
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load_path,
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gguf_file=gguf_file,
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trust_remote_code=True
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)
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# 3. Model 로드 (GGUF -> PyTorch fp16 변환)
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# 주의: GGUF 로드 시 bnb_config(int4/8)와 중복 사용은 불가능할 수 있습니다.
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self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
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load_path,
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torch_dtype="auto",
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quantization_config=bnb_config,
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||||
gguf_file=gguf_file,
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||||
torch_dtype=torch.float16,
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||||
device_map="auto",
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||||
local_files_only=True,
|
||||
trust_remote_code=True
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||||
)
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except Exception as e:
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self.logger.log_error(f"Failed to load base model: {e}")
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raise e
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# 3. Adapter 병합 (필요 시)
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if self.is_adapter_model:
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self.model = PeftModel.from_pretrained(self.model, self.adapter_model_path)
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self.model.eval()
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# 4. Tokenizer 로드
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self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(load_path, trust_remote_code=True)
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# 패딩 토큰 설정
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if self.tokenizer.pad_token is None:
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self.tokenizer.pad_token = self.tokenizer.eos_token
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||||
self.tokenizer.pad_token_id = self.tokenizer.eos_token_id
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||||
self.logger.log_info("Pad token was None. Set to EOS token.")
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self.supports_chat_template = (
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hasattr(self.tokenizer, "chat_template") and
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self.tokenizer.chat_template is not None
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)
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self.logger.log_info(f"Supports Chat Template: {self.supports_chat_template}")
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||||
if self.supports_chat_template:
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||||
self.logger.log_info(f"Chat Template Content:\n{self.tokenizer.chat_template}")
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||||
self.logger.log_info("GGUF Model and Tokenizer loaded successfully via Transformers.")
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except Exception as e:
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||||
self.logger.log_error(f"Failed to load GGUF model: {e}")
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raise e
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def _get_bnb_config(self) -> Union[BitsAndBytesConfig, None]:
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if self.quantization == "int4":
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@ -253,3 +238,4 @@ class TritonPythonModel:
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self.model = None
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self.tokenizer = None
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torch.cuda.empty_cache()
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