glm4-9b-chat和LoRA微调模型merge之后，使用vLLM推理，工具调用功能报错。 #607

Jimmy-L99 · 2024-10-24T06:57:56Z

System Info / 系統信息

vllm 0.5.3
transformer 4.44.0
torch 2.3.1

Who can help? / 谁可以帮助到您？

@sixsixcoder @zr

Information / 问题信息

The official example scripts / 官方的示例脚本
My own modified scripts / 我自己修改的脚本和任务

Reproduction / 复现过程

1. LoRA微调

使用LLaMA-Factory，自定义数据集、yaml文件，llamafactory-cli train进行LoRA微调。

2.glm4-9b-chat和LoRA进行merge

使用LLaMA-Factory，llamafactory-cli export 得到merge模型。

3.工具调用测试代码

使用官方提供的openai_api_server.py, vLLM推理。

工具测试部分代码：

tools = {
    "weather": weather,
}

# 绑定工具
llm_with_tools = llm.bind_tools(list(tools.values()))

context = []
def process_query(query):
    
    global context
    # 将用户的查询添加到上下文中
    context.append({"role": "user", "content": query})
    
    # 调用 LLM
    response = llm_with_tools.invoke(context)
    print(response)
    
    if response.tool_calls:
        # 如果有工具调用，则执行工具调用
        tool_call = response.tool_calls[0]
        tool_name = tool_call["name"]
        tool = tools[tool_name]
        
        # 获取工具调用的参数并解包传递给工具函数
        tool_arguments = tool_call["args"]
        tool_result = tool(**tool_arguments) 
        
        # 将工具结果添加到上下文
        context.append({"role": "system", "content": f"你可以通过工具得到实时的天气信息，工具得到的结果是：\n\n{tool_result}\n\n，这个结果绝对准确，你可以直接使用该结果进行表述。"})
        
        # 工具调用后的上下文继续传递给 LLM，以生成最终响应
        response = llm.invoke(context)

    # 将 LLM 的响应添加到上下文中
    context.append({"role": "assistant", "content": response.content})
    
    return response.content

#测试
query_1 = "今天深圳的天气怎么样"
response_1 = process_query(query_1)
print(response_1)

4.模型测试

测试如下，用base和两种不同的lora调用方式测试

glm4-9b-chat模型

merge模型

glm4-9b-chat模型+lora_request参数

glm4-9b-chat模型
输出结果：

content='' additional_kwargs={'tool_calls': [{'id': 'call_M7oa0Lip6JIV3yZ17D3ZDSiU', 'function': {'arguments': '{"city": "深圳"}', 'name': 'weather'}, 'type': 'function', 'index': 0}], 'refusal': None} response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 9, 'prompt_tokens': 402, 'total_tokens': 411}, 'model_name': 'glm4-9b-chat', 'system_fingerprint': 'fp_jg9prlr6x', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None} id='run-14ea30ff-3a50-4996-931b-c38f19ee04bc-0' tool_calls=[{'name': 'weather', 'args': {'city': '深圳'}, 'id': 'call_M7oa0Lip6JIV3yZ17D3ZDSiU', 'type': 'tool_call'}] usage_metadata={'input_tokens': 402, 'output_tokens': 9, 'total_tokens': 411}


----------
tools result: 

深圳目前时刻的天气是多云，
温度为26.0℃，
湿度为38.0%，
风向为东北，
风力为≤3级
----------

LLM_response: 今天深圳的天气是多云，气温约为26摄氏度，相对湿度为38%，风向为东北风，风力较弱，风速不超过3级。

LoRA merge模型

输出结果：
INFO:     172.16.21.155:36244 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 500 Internal Server Error
ERROR:    Exception in ASGI application
Traceback (most recent call last):
  File "/root/anaconda3/envs/glm4_9b-chat-128k_vLLM/lib/python3.11/site-packages/uvicorn/protocols/http/httptools_impl.py", line 401, in run_asgi
    result = await app(  # type: ignore[func-returns-value]
             ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/root/anaconda3/envs/glm4_9b-chat-128k_vLLM/lib/python3.11/site-packages/uvicorn/middleware/proxy_headers.py", line 60, in __call__
    return await self.app(scope, receive, send)
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/root/anaconda3/envs/glm4_9b-chat-128k_vLLM/lib/python3.11/site-packages/fastapi/applications.py", line 1054, in __call__
    await super().__call__(scope, receive, send)
  File "/root/anaconda3/envs/glm4_9b-chat-128k_vLLM/lib/python3.11/site-packages/starlette/applications.py", line 113, in __call__
    await self.middleware_stack(scope, receive, send)
  File "/root/anaconda3/envs/glm4_9b-chat-128k_vLLM/lib/python3.11/site-packages/starlette/middleware/errors.py", line 187, in __call__
    raise exc
  File "/root/anaconda3/envs/glm4_9b-chat-128k_vLLM/lib/python3.11/site-packages/starlette/middleware/errors.py", line 165, in __call__
    await self.app(scope, receive, _send)
  File "/root/anaconda3/envs/glm4_9b-chat-128k_vLLM/lib/python3.11/site-packages/starlette/middleware/cors.py", line 85, in __call__
    await self.app(scope, receive, send)
  File "/root/anaconda3/envs/glm4_9b-chat-128k_vLLM/lib/python3.11/site-packages/starlette/middleware/exceptions.py", line 62, in __call__
    await wrap_app_handling_exceptions(self.app, conn)(scope, receive, send)
  File "/root/anaconda3/envs/glm4_9b-chat-128k_vLLM/lib/python3.11/site-packages/starlette/_exception_handler.py", line 62, in wrapped_app
    raise exc
  File "/root/anaconda3/envs/glm4_9b-chat-128k_vLLM/lib/python3.11/site-packages/starlette/_exception_handler.py", line 51, in wrapped_app
    await app(scope, receive, sender)
  File "/root/anaconda3/envs/glm4_9b-chat-128k_vLLM/lib/python3.11/site-packages/starlette/routing.py", line 715, in __call__
    await self.middleware_stack(scope, receive, send)
  File "/root/anaconda3/envs/glm4_9b-chat-128k_vLLM/lib/python3.11/site-packages/starlette/routing.py", line 735, in app
    await route.handle(scope, receive, send)
  File "/root/anaconda3/envs/glm4_9b-chat-128k_vLLM/lib/python3.11/site-packages/starlette/routing.py", line 288, in handle
    await self.app(scope, receive, send)
  File "/root/anaconda3/envs/glm4_9b-chat-128k_vLLM/lib/python3.11/site-packages/starlette/routing.py", line 76, in app
    await wrap_app_handling_exceptions(app, request)(scope, receive, send)
  File "/root/anaconda3/envs/glm4_9b-chat-128k_vLLM/lib/python3.11/site-packages/starlette/_exception_handler.py", line 62, in wrapped_app
    raise exc
  File "/root/anaconda3/envs/glm4_9b-chat-128k_vLLM/lib/python3.11/site-packages/starlette/_exception_handler.py", line 51, in wrapped_app
    await app(scope, receive, sender)
  File "/root/anaconda3/envs/glm4_9b-chat-128k_vLLM/lib/python3.11/site-packages/starlette/routing.py", line 73, in app
    response = await f(request)
               ^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/root/anaconda3/envs/glm4_9b-chat-128k_vLLM/lib/python3.11/site-packages/fastapi/routing.py", line 301, in app
    raw_response = await run_endpoint_function(
                   ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/root/anaconda3/envs/glm4_9b-chat-128k_vLLM/lib/python3.11/site-packages/fastapi/routing.py", line 212, in run_endpoint_function
    return await dependant.call(**values)
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/root/ljm/ChatGLM4/GLM-4/api_server/openai_api_server.py", line 389, in create_chat_completion
    async for response in generate_stream_glm4(gen_params):
  File "/root/ljm/ChatGLM4/GLM-4/api_server/openai_api_server.py", line 205, in generate_stream_glm4
    inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, tokenize=False)
             ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/root/anaconda3/envs/glm4_9b-chat-128k_vLLM/lib/python3.11/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py", line 1844, in apply_chat_template
    rendered_chat = compiled_template.render(
                    ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/root/anaconda3/envs/glm4_9b-chat-128k_vLLM/lib/python3.11/site-packages/jinja2/environment.py", line 1304, in render
    self.environment.handle_exception()
  File "/root/anaconda3/envs/glm4_9b-chat-128k_vLLM/lib/python3.11/site-packages/jinja2/environment.py", line 939, in handle_exception
    raise rewrite_traceback_stack(source=source)
  File "<template>", line 1, in top-level template code
TypeError: can only concatenate str (not "NoneType") to str

glm4-9b-chat模型+lora_request参数
结果同glm4-9b-chat模型，可正常调用工具。

Expected behavior / 期待表现

此外，merge模型不调用工具的话，简单的只是llm.chat.completions.create(..., messages)或者llm.invoke()是可以正常回答的，但涉及到工具调用会出现如上报错。

这是什么原因，还请劳烦大佬解答一下。

The text was updated successfully, but these errors were encountered:

243006306 · 2024-10-25T01:59:01Z

我这边试验的结果也是merge后异常

Andy1018 · 2024-11-07T06:43:22Z

解决了吗？遇到同样的问题

zRzRzRzRzRzRzR · 2024-11-07T07:33:38Z

想知道你们是怎么merge的，template还在吗？想查看一下tokenizer_config.json中的chat_template是否发生变化

Andy1018 · 2024-11-07T07:50:24Z

想知道你们是怎么merge的，template还在吗？想查看一下tokenizer_config.json中的chat_template是否发生变化

我是通过LLaMA-Factory工具微调的，自带导出模型的功能。

Jimmy-L99 · 2024-11-07T07:54:19Z

@zRzRzRzRzRzRzR 我是直接按llama-factory的命令运行 llamafactory export xxxx.yaml
yaml文件如下：

### model
model_name_or_path: models/glm-4-9b-chat
adapter_name_or_path: finetune_model/lora_finetune
template: glm4
finetuning_type: lora

### export
export_dir: finetune_model/lora_finetune_merge
export_size: 2
export_device: cpu
export_legacy_format: false

chat_template我检查了一下：
原本的：

`"chat_template": "[gMASK]<sop>{% for item in messages %}{% if item['tools'] is defined %}<|system|>\n你是一个名为 GLM-4 的人工智能助手。你是基于智谱AI训练的语言模型 GLM-4 模型开发的，你的任务是针对用户的问题和要求提供适当的答复和支持。\n\n# 可用工具{% set tools = item['tools'] %}{% for tool in tools %}{% if tool['type'] == 'function' %}\n\n## {{ tool['function']['name'] }}\n\n{{ tool['function'] | tojson(indent=4) }}\n在调用上述函数时，请使用 Json 格式表示调用的参数。{% elif tool['type'] == 'python' %}\n\n## python\n\n当你向 `python` 发送包含 Python 代码的消息时，该代码将会在一个有状态的 Jupyter notebook 环境中执行。\n`python` 返回代码执行的输出，或在执行 60 秒后返回超时。\n`/mnt/data` 将会持久化存储你的文件。在此会话中，`python` 无法访问互联网。不要使用 `python` 进行任何网络请求或者在线 API 调用，这些在线内容的访问将不会成功。{% elif tool['type'] == 'simple_browser' %}\n\n## simple_browser\n\n你可以使用 `simple_browser` 工具。该工具支持以下函数：\n`search(query: str, recency_days: int)`：使用搜索引擎进行查询并显示结果，可以使用 `recency_days` 参数控制搜索内容的时效性。\n`mclick(ids: list[int])`：获取一系列指定 id 的页面内容。每次调用时，须选择3-10个页面。选择多个角度的页面，同时尽可能选择可信任的信息来源。考虑到部分页面是无法加载的，你也可以多打开一些可能有用的页面而不用担心内容过多。\n`open_url(url: str)`：打开指定的 URL。\n\n使用 `【{引用 id}†{引用文本}】` 来引用内容。\n\n操作步骤：1. 使用 `search` 来获得信息列表; 2. 使用 `mclick` 来获取指定 ID 页面的内容; 3. 根据获得的内容进行回复。在回复中应当引用信息来源。\n 如果用户提供了 URL，也可以用 `open_url` 直接打开页面。\n如果初次搜索结果没有找到合适的信息，也可以再次使用 `search` 进行搜索。{% elif tool['type'] == 'cogview' %}\n\n## cogview\n\n如果用户的请求中包含了对图像的描述，你可以使用 `cogview` 来生成图像并展示给用户。你需要向 `cogview` 发送图像描述，规则：\n- 发送给 `cogview` 的消息必须使用英语。用户的中文描述必须完全翻译为英语。\n- 应当尽可能详细地描述图像生成的需求，需求描述约 100 英文单词。\n- 保持用户原始描述的意图。不要虚构内容或者没见过的人物。\n- 如无特殊说明，所在地为中国，持有中国立场并遵循中国社会主义价值观。{% endif %}{% endfor %}{% endif %}{% if item['content'] %}<|{{ item['role'] }}|>{{ item['metadata'] }}\n{{ item['content'] }}{% endif %}{% endfor %}{% if add_generation_prompt %}<|assistant|>{% endif %}",`

merge之后：

"chat_template": "{{ '[gMASK]<sop>' }}{% if messages[0]['role'] == 'system' %}{% set loop_messages = messages[1:] %}{% set system_message = messages[0]['content'] %}{% else %}{% set loop_messages = messages %}{% endif %}{% if system_message is defined %}{{ '<|system|>\n' + system_message }}{% endif %}{% for message in loop_messages %}{% set content = message['content'] %}{% if message['role'] == 'user' %}{{ '<|user|>\n' + content + '<|assistant|>' }}{% elif message['role'] == 'assistant' %}{{ '\n' + content }}{% endif %}{% endfor %}",

这块我不太了解了，但确实有变化，会不会是这个的原因。

243006306 · 2024-11-07T07:56:49Z

我是通过llama-factory的webui直接导出的，template选的是glm4

sixsixcoder · 2024-11-07T09:37:34Z

能否提供微调数据集和工具测试的完整代码以供测试

Jimmy-L99 · 2024-11-07T09:56:02Z

能否提供微调数据集和工具测试的完整代码以供测试

貌似没法提供，毕竟都是按照llama-factory教程部署和操作的。数据集应该随便一个都行。

微调命令：

llamafactory-cli train xxx.yaml

### train.yaml:
### model
model_name_or_path: /root/ljm/models/glm-4-9b-chat

### method
stage: sft
do_train: true
finetuning_type: lora
lora_target: query_key_value
lora_rank: 16
lora_alpha: 32
lora_dropout: 0.05

### dataset
dataset: self_congnition_dataset1
template: glm4
cutoff_len: 4096
max_samples: 3000
overwrite_cache: true
preprocessing_num_workers: 16

###  output
output_dir: /root/finetune_model/
logging_steps: 10
save_steps: 500
plot_loss: true
overwrite_output_dir: true

### train
per_device_train_batch_size: 2
gradient_accumulation_steps: 2
learning_rate: 5.0e-4
num_train_epochs: 3.0
\# max_steps: 2000
lr_scheduler_type: cosine
warmup_ratio: 0.03
fp16: true

### eval
val_size: 0.1
per_device_eval_batch_size: 1
evaluation_strategy: steps
eval_steps: 100

merge命令：

llamafactory-cli export merge.yaml

merge.yaml

### model
model_name_or_path: models/glm-4-9b-chat
adapter_name_or_path: finetune_model/lora_finetune
template: glm4
finetuning_type: lora

### export
export_dir: finetune_model/lora_finetune_merge
export_size: 2
export_device: cpu
export_legacy_format: false

sixsixcoder · 2024-11-07T10:14:20Z

我成功复现你的问题了，问题出现在template模版上，目前的解决方案是修改llama-factory微调merge后权重的tokenizer_config.json文件，替换chat_template 为：

  "chat_template": "[gMASK]<sop>{% for item in messages %}{% if item['tools'] is defined %}<|system|>\n你是一个名为 GLM-4 的人工智能助手。你是基于智谱AI训练的语言模型 GLM-4 模型开发的，你的任务是针对用户的问题和要求提供适当的答复和支持。\n\n# 可用工具{% set tools = item['tools'] %}{% for tool in tools %}{% if tool['type'] == 'function' %}\n\n## {{ tool['function']['name'] }}\n\n{{ tool['function'] | tojson(indent=4) }}\n在调用上述函数时，请使用 Json 格式表示调用的参数。{% elif tool['type'] == 'python' %}\n\n## python\n\n当你向 `python` 发送包含 Python 代码的消息时，该代码将会在一个有状态的 Jupyter notebook 环境中执行。\n`python` 返回代码执行的输出，或在执行 60 秒后返回超时。\n`/mnt/data` 将会持久化存储你的文件。在此会话中，`python` 无法访问互联网。不要使用 `python` 进行任何网络请求或者在线 API 调用，这些在线内容的访问将不会成功。{% elif tool['type'] == 'simple_browser' %}\n\n## simple_browser\n\n你可以使用 `simple_browser` 工具。该工具支持以下函数：\n`search(query: str, recency_days: int)`：使用搜索引擎进行查询并显示结果，可以使用 `recency_days` 参数控制搜索内容的时效性。\n`mclick(ids: list[int])`：获取一系列指定 id 的页面内容。每次调用时，须选择3-10个页面。选择多个角度的页面，同时尽可能选择可信任的信息来源。考虑到部分页面是无法加载的，你也可以多打开一些可能有用的页面而不用担心内容过多。\n`open_url(url: str)`：打开指定的 URL。\n\n使用 `【{引用 id}†{引用文本}】` 来引用内容。\n\n操作步骤：1. 使用 `search` 来获得信息列表; 2. 使用 `mclick` 来获取指定 ID 页面的内容; 3. 根据获得的内容进行回复。在回复中应当引用信息来源。\n 如果用户提供了 URL，也可以用 `open_url` 直接打开页面。\n如果初次搜索结果没有找到合适的信息，也可以再次使用 `search` 进行搜索。{% elif tool['type'] == 'cogview' %}\n\n## cogview\n\n如果用户的请求中包含了对图像的描述，你可以使用 `cogview` 来生成图像并展示给用户。你需要向 `cogview` 发送图像描述，规则：\n- 发送给 `cogview` 的消息必须使用英语。用户的中文描述必须完全翻译为英语。\n- 应当尽可能详细地描述图像生成的需求，需求描述约 100 英文单词。\n- 保持用户原始描述的意图。不要虚构内容或者没见过的人物。\n- 如无特殊说明，所在地为中国，持有中国立场并遵循中国社会主义价值观。{% endif %}{% endfor %}{% endif %}{% if item['content'] %}<|{{ item['role'] }}|>{{ item['metadata'] }}\n{{ item['content'] }}{% endif %}{% endfor %}{% if add_generation_prompt %}<|assistant|>{% endif %}",

重新执行python openai_api_server.py服务后，向服务器发送工具调用的请求即可。
随后我们将在LLaMA-Factory仓库中提交修复代码。

Andy1018 · 2024-11-08T00:54:08Z

@sixsixcoder 调用工具不报错了。通过llamafactory微调glm4后乱码是什么原因导致的啊，随便一个训练数据都是这个问题。
(glm4) [root@adsl-172-10-0-187 basic_demo]# python openai_api_request.py
ChatCompletion(id='chatcmpl-ZPaE1pu1lJo7XBetF5gIRHYH7LKBK', choices=[Choice(finish_reason='stop', index=0, logprobs=None, message=ChatCompletionMessage(content='!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!', refusal=None, role='assistant', audio=None, function_call=None, tool_calls=None))], created=1731026510, model='glm-4', object='chat.completion', service_tier=None, system_fingerprint='fp_xJsllLODf', usage=CompletionUsage(completion_tokens=256, prompt_tokens=47, total_tokens=303, completion_tokens_details=None, prompt_tokens_details=None))
ChatCompletion(id='chatcmpl-U25035HyRrY03K6JBO94XfLEN0pTh', choices=[Choice(finish_reason='stop', index=0, logprobs=None, message=ChatCompletionMessage(content='!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!', refusal=None, role='assistant', audio=None, function_call=None, tool_calls=None))], created=1731026517, model='glm-4', object='chat.completion', service_tier=None, system_fingerprint='fp_nXuYgjRcJ', usage=CompletionUsage(completion_tokens=256, prompt_tokens=166, total_tokens=422, completion_tokens_details=None, prompt_tokens_details=None))
None
您微调后要把openai_api_request.py 中的function_chat函数的tools变量修改成数据集同样格式的内容

Jimmy-L99 · 2024-11-08T01:20:47Z

@Andy1018 请教一下，你这边用的也是glm4-9b-chat吗

Andy1018 · 2024-11-08T01:22:43Z

@Andy1018 请教一下，你这边用的也是glm4-9b-chat吗

是的

Jimmy-L99 mentioned this issue Oct 24, 2024

使用llama-factory进行lora微调后，推理正常，但是tools调用异常 #508

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glm4-9b-chat和LoRA微调模型merge之后，使用vLLM推理，工具调用功能报错。 #607

glm4-9b-chat和LoRA微调模型merge之后，使用vLLM推理，工具调用功能报错。 #607

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glm4-9b-chat和LoRA微调模型merge之后，使用vLLM推理，工具调用功能报错。 #607

glm4-9b-chat和LoRA微调模型merge之后，使用vLLM推理，工具调用功能报错。 #607

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System Info / 系統信息

Who can help? / 谁可以帮助到您？

Information / 问题信息

Reproduction / 复现过程

1. LoRA微调

2.glm4-9b-chat和LoRA进行merge

3.工具调用测试代码

使用官方提供的openai_api_server.py, vLLM推理。

4.模型测试

Expected behavior / 期待表现

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微调命令：

merge命令：

merge.yaml

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