当你执行 docker pull vllm/vllm-openai 命令时,这个命令会从Docker Hub上拉取名为 vllm/vllm-openai 的Docker镜像。这个镜像由vLLM官方提供,用于部署和运行与OpenAI兼容的服务。下面是执行该命令的一些详细步骤和注意事项: 打开命令行工具: 确保你已经打开了命令行工具,例如终端(Terminal)或命令提示符(
填入OPEN_AI_API_BASE参数,注意末尾加个/v1 然后ESC+英文:+wq+Enter保存并退出即可 5.3、启动并拉取镜像 # 第一次别用docker-compose up,因为hub.docker.com仓库是国内禁掉的,需要配置加速器 docker pull docker.1panel.live/zhayujie/chatgpt-on-wechat # 使用腾讯云轻量docker服务器的可以执行,然后就是境...
substratusai/vllm:main-tpu substratusai/vllm:main-cpu There are also tags available such asv0.6.3-tpuandv0.6.3-cpu. Please use the upstream GPU image from vLLM directly: vllm/vllm-openai:latest Support the project by adding a star! ️ ...
Hi I have a Docker container that I created for vLLM. I built it a few days ago and it worked fine. Today I rebuilt it to get the latest code changes, and now it's failing to launch the OpenAI server. SSHing in to the docker and running ...
OPENAI_BASE_URL=http://localhost:13000/v1 CHAT_API_KEY=sk-xxxxxxxx# OneAPI后台的Key不是ChatGPT的。特别注意。非OneAPI后台则是填ChatGPT的key值。 如果有需要还可以修改别的信息 最后启动 #在 docker-compose.yml 同级目录下执行 docker-compose pull ...
# 在本地构建 docker 镜像并启动容器以在 CPU 上运行推理: # openai api server docker run -it --rm -v $PWD:/opt -p 8000:8000 -e MODEL=/opt/chatglm-ggml.bin chatglm.cpp \ uvicorn chatglm_cpp.openai_api:app --host 0.0.0.0 --port 8000 # To pull from Docker Hub and run demo: ...
OPENAI_BASE_URL=http://localhost:13000/v1 CHAT_API_KEY=sk-xxxxxxxx # OneAPI后台的Key不是ChatGPT的。特别注意。非OneAPI后台则是填ChatGPT的key值。 如果有需要还可以修改别的信息 最后启动 #在 docker-compose.yml 同级目录下执行 docker-compose pull ...
为性能会有损失。 如果需要增加模型量化功能,启动推理服务前,先参考使用AWQ量化或使用SmoothQuant量化章节对模型做量化处理。启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考:https://docs 来自:帮助中心 ...
OPENAI_BASE_URL=http://localhost:13000/v1CHAT_API_KEY=sk-xxxxxxxx# OneAPI后台的Key不是ChatGPT的。特别注意。非OneAPI后台则是填ChatGPT的key值。 如果有需要还可以修改别的信息 最后启动 #在 docker-compose.yml 同级目录下执行docker-compose pull ...
OPENAI_BASE_URL=http://localhost:13000/v1 CHAT_API_KEY=sk-xxxxxxxx # OneAPI后台的Key不是ChatGPT的。特别注意。非OneAPI后台则是填ChatGPT的key值。 1. 2. 如果有需要还可以修改别的信息 最后启动 #在 docker-compose.yml 同级目录下执行 docker-compose pull ...