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…
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...
api-for-open-llm具有以下特点: 丰富的语言处理功能:api-for-open-llm提供了多种语言处理功能,包括文本生成、问答、翻译等,满足了不同场景下的需求。 高效稳定的运行:api-for-open-llm采用了先进的深度学习技术,具有高效稳定的运行性能,可以快速地处理大量的语言任务。 易用性:api-for-open-llm提供了简单易用的...
本地部署 便捷使用 gptpdf https://github.com/CosmosShadow/gptpdf 偶有差错 语义正确格式错误 基本无误 16s/页 可行(基于视觉大模型,显存要求高) 可行 部署便捷 MinerU https://github.com/opendatalab/MinerU 基本正确 较差 只能简单区分是否为标题,且识别准确性不高 正相关于硬件...
测试好api-for-open-llm项目提供的核心接口后,我们就可以使用LangChain来调用我们部署在本地或者私有网络中的AI大模型了。以LangChain的quickstart为例,步骤如下: 首先安装Langchain包 # 安装Langchain包 pip install langchain # Use OpenAI's model APIs ...
https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks/tree/latest/notebooks/llm-question-answering OpenVINO™ 通过OpenVINO扩展模型服务 通过服务化部署模型是一个非常成熟的方法论,并且随着基于微服务的部署不仅在传统的云环境中扩展,同时也在向边缘计算领域扩展,这一需求日益增长。更多的应用被开发为微服务,并部署在...
https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks/tree/latest/notebooks/llm-question-answering 通过OpenVINO扩展模型服务 通过服务化部署模型是一个非常成熟的方法论,并且随着基于微服务的部署不仅在传统的云环境中扩展,同时也在向边缘计算领域扩展,这一需求日益增长。更多的应用被开发为微服务,并部署在智能边缘和云...
Openai style api for open large language models, using LLMs just as chatgpt! Support for LLaMA, LLaMA-2, BLOOM, Falcon, Baichuan, Qwen, Xverse, SqlCoder, CodeLLaMA, ChatGLM, ChatGLM2, ChatGLM3 etc. 开源大模型的统一后端接口 - xusenlinzy/api-for-open-llm
为了帮助实现LLM部署特性,我们一直专注于加速GPU的LLM的推理性能,覆盖了集成显卡和独立显卡。将负载卸载到 GPU 不仅是因为它的特性适宜处理这类工作负载,还因为需要保持 CPU 可用。因此,推理期间的 CPU 负载对于此类情况至关重要。我们一直在努力优化 CPU 端负载并减少主机代码延迟至少一半。这也使我们能够实现更好的...
【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...