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背景

目前在公司内部4张A10的GPU服务器上部署了ChatGLM3开源模型；然后部署了官方默认的web_demo、api_demo两种模式；重新设计了前端，支持H5和安卓两个客户端调用。但却发现了不能并发访问的问题.

问题现象

在安卓与H5同时调用ChatGLM的API接口（流式接口）时，其中有一个客户端的返回是正常的，而另一个客户端返回却是乱码（解码后是空数据），同时模型报错。报错内容与问题请看issue。 官方回复如下： 后来我测试用多卡部署模型，比如3卡，此时可以支持3个以下的用户调用，但再多就不行了.

问题分析

由于非AI相关科班出身也不是专门做这个的，因此一下子还有点棘手；后来在智谱AI开放平台的使用指南-速率限制指南 一文中，发现其支持并发调用，只是说有并发数限制。因此我分析来说，应该是放出来的模型与开放平台上的模型有一定的区别，而这个区别就在于模型的并发能力。毕竟外部API调用时，最终还是调用模型内部的流式接口/非流式接口。也就是说，这个模型内部的接口并不支持并行计算。 从模型的内部来说，其是transformer神经网络结构，但其并发能力却没有这么简单，毕竟模型涉及到的计算量是巨大的。归根来说，还是transformer的并行计算能力。 后来找到个遇到同样情况的博文，不过和我们的部署方式还是有区别的。mosec部署chatglm2-6B 一文中分析了下其遇到的问题与解决方案，至此我大概也清楚了并发调用模型API时为什么会返回乱码(空数据).

原因与解决策略

当并发调用时，其中模型已经处理完了一个request后，返回的tensor识别了eos_token，模型会认为已经处理完了所有的request，因此返回空数据。 那么从这里来说的话，我暂时想到的解决策略：模型内部按batch来处理request。 这个代码不好改，应该有开源的实现和解决策略。后来我又想到了LLaMA-Factory这个微调框架，他们也是有api_demo的，应该也会遇到这样的问题，因此提了个Issue，还好最终有另外的解，见issue.

LLaMA-Factory官方通过vllm实现了并发流式，暂时还没验证，简单看了下代码，理论上是冒得问题的:

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最后此篇关于聊聊ChatGLM3多用户并发API调用的问题的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于聊聊ChatGLM3多用户并发API调用的问题的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。