api-for-open-llm的使用方法非常简单,用户只需通过调用API接口即可使用其功能。以下是一个简单的示例,演示如何使用api-for-open-llm进行文本翻译: 首先,用户需要注册并登录api-for-open-llm的官网,获取API密钥。 然后,用户需要调用翻译功能的API接口,将需要翻译的文本作为输入参数传递给API接口。
API for Open LLMs开源大模型的统一后端接口,与 OpenAI 的响应保持一致api-for-open-llm 模型支持多种开源大模型 ChatGLM Chinese-LLaMA-Alpaca Phoenix MOSS 环境配置1. docker启动(推荐)构建镜像 docker bui…
4.开源大模型的推理实现统一的后端接口:api-for-open-llm 1.FastAPI基础 参考链接:fastapi.tiangolo.com/zh 1.1.基础案例 建立一个main.py: app.get("/") 中的"/"表示"路径",如https://127.0.0.1:8000/items/foo中的/items/foo。路径也被称为"路由"或"端点"。若是app.get("/items/foo"),则在访问...
复制.env.vll.example文件并改名成为.env。 .env文件关键部分如下: # api related API_PREFIX=/v1 MAX_SEQ_LEN_TO_CAPTURE=4096 # vllm related ENGINE=vllm TRUST_REMOTE_CODE=true TOKENIZE_MODE=auto TENSOR_PARALLEL_SIZE=2 NUM_GPUs = 2 GPU_MEMORY_UTILIZATION=0.95 DTYPE=auto 执行指令python api/ser...
Openai style api for open large language models, using LLMs just as chatgpt! Support for LLaMA, LLaMA-2, BLOOM, Falcon, Baichuan, Qwen etc. 开源大模型的统一后端接口 - api-for-open-llm/tests/completion.py at master · luchenwei9266/api-for-open-llm
(1)通过控制 detail 参数(具有两个选项) low 或 high ,您可以控制模型如何处理图像并生成其文本理解。 low 将禁用“高分辨率”模型。该模型将收到低分辨率 512 x 512 版本的图像,并以 65 个Token的预算表示图像。这允许 API 返回更快的响应,并为不需要高细节的用例使用更少的输入令牌。
【API for Open LLMs:开源大模型的统一后端接口,支持多种开源大模型】’API for Open LLMs - openai style api for open large language models, using LLMs just as chatgpt! ' xusenlin GitHub: github.com/xusenlinzy/api-for-open-llm #开源# #机器学习# û收藏 72 13 ñ...
所以，它的成本效益最终怎么样，取决于你的使用策略和监控力度。（我找了另外几个API聚合平台，大家可以横向对比看一下~）（LLM API聚合平台比较）在隐私方面，OpenRouter做得还不错，默认是不会保存你的请求和返回内容，把选择权给了你（可以选择加入日志换折扣）。它也有隐私政策和安全措施。但它也说了，它管不...
通过使用特定于 LLM 的 API,您可以加载模型,向其传递上下文,并通过几行代码返回响应。在内部,OpenVINO™将对输入文本进行分词化,在您选择的设备上执行生成循环,并为您提供答案。让我们一步一步地看看这是如何使用Python和C++完成的。第一步 通过Hugging Face Optimum-Intel导出LLM 模型(我们使用了针对聊天微调的 ...
工作空间,可以按使用用户隔离出来的私有空间 系统配置,配置参数等操作 空间线程,类似于可以在一个空间启动多个聊天窗口 用户管理 兼容OpenAI的接口 嵌入式文档接口,同文档接口,也是兼容接口之一。 2. SDK架构设计2.1 核心类结构publicclassAnythingLLMClient