pip install vllm 如果你使用的是 Anaconda 或 Miniconda,并且希望确保安装过程尽可能顺利,请确保你的 Conda 环境是最新的,并且所有依赖项都已正确配置。 此外,根据参考信息中的描述,vllm 是一个专门为有效利用 GPU 而设计的工具,因此确保你的系统上已正确安装了 GPU 驱动程序和 CUDA 工具包也是非常重要的。
开源共享: vLLM由于其开源的属性,拥有活跃的社区支持,这也便于开发者贡献和改进,共同推动技术发展。 GitHub:https://github.com/vllm-project/vllm 文档:https://docs.vllm.ai/en/latest/ 在通过conda创建了初始环境后,可以直接通过pip进行安装 pipinstallvllm 更多的安装方式,可以参考官网文档: https://docs....
2 changes: 1 addition & 1 deletion 2 llama_stack/distribution/templates/local-vllm-build.yaml Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -7,4 +7,4 @@ distribution_spec: safety: meta-reference agents: meta-reference telemetry: meta-reference image_type: docker image_type...
Preparing metadata (setup.py) ... done Collecting vllm==0.2.2 (from -r requirements.txt (line 39)) Downloading vllm-0.2.2-cp310-cp310-manylinux1_x86_64.whl.metadata (6.4 kB) Collecting arxiv>=2.0.0 (from -r requirements.txt (line 54)) Downloading arxiv-2.1.0-py3-none-any.whl...
Ollama很容易安装,我们将使用它来处理一个稍微早一点、更小的 LLM 模型 3.1。我们的想法是,我们将与 Ollama 在 localhost 上设置的服务器进行通信: 请注意,我的提示符反映了我们为 conda 指定的名称“llama-stack”。 现在运行模型以检查它是否正常工作。该提示符就像一个带有模型的内联ChatGPT: ...
conda activate llm 如果在命令行前出现(llm)说明激活成功 安装python包 常规的安装直接将pip install改为conda install即可,但尤其注意的是在安装时需要进入到对应的虚拟环境中。如果有些包不支持conda安装,也可以在虚拟环境下使用pip安装。 安装pytorch pytorch就是属于不支持conda安装的情况 ...
如,我的任务是在cuda11.80的服务器上安装vllm库指定的torch==2.5.1版本(注:如果pip install vllm,会自动安装一个torch2.5.1+cu124的版本,不匹配cuda版本,运行报错) 可能用到的whl网站 1. 官网:download.pytorch.org/whl/torch/ (我最终选择的适用于我当前任务的版本是torch-2.5.1+cu118-cp312-cp312-linux...
[llm.vision] model = "qwq:32b" base_url = "http://localhost:11434/v1" api_key = "ollama" 说明: 1、本地 Ollama 不需要 API Key,但是api_key参数需要填写“ollama”; 2、model名直接使用ollama list可以查看到,比如我拥有的模型是:
//internlm-chat.intern-ai.org.cn/puyu/api/v1/"model ="internlm2.5-latest"api_key ="填写你的API Key"# api_base_url = "https://api.siliconflow.cn/v1"# model = "internlm/internlm2_5-7b-chat"# api_key = "请填写 API Key"llm =OpenAILike(model=model, api_base=api_base_url,...
尽管使用LLMs成本高昂且耗时,作者尝试使用最先进的LLMs来反转句子的极性。作者使用了Llama-2模型(Touvron等,2023年)和GPT-4模型(OpenAI,2023年)。作者尝试了多种 Prompt 方法来指导模型只添加或删除否定线索,而不修改句子的其他部分。然而,模型始终会对句子进行额外的修改以保持句意完整。作者推测这可能是由于作者...