import openai import time client = openai.OpenAI( base_url="http://localhost:8080/v1", # "http://<Your api-server IP>:port" api_key="sk-no-key-required" ) # 记录开始时间 start_time = time.time() completion = client.chat.completions.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"...
当然,目前这个模型里的知识都来自阿里通义千问,如果你希望它更贴近自己的上下文,就可以考虑对现有模型进行微调或者使用 LangChain 这类框架接入本地知识库,因为 llama.cpp 里同样提供了 Embeddings 等功能的 API ,并且它与 OpenAI 的 API 完全兼容,这意味着它完全可以利用 OpenAI 周边的生态。显然,这是下一个阶段...
ollama 在最新的版本中实现了函数调用,但是处理上还是有一些bug 的,llama-cpp-python web server 是利用了llama.cpp web server 同时进行了一些request 的处理,可以更好的兼容openai 支持了tools 函数调用,以下是基于llama-cpp-python web server 的 一个示例(注意需要模型支持函数调用,比如qwen2 就支持) 安装依赖...
它提供了一组 LLM REST API,并且有一个简单的网页界面与 llama.cpp 交互。主要功能包括如下:支持 F16 和量化模型在 GPU 和 CPU 上运行,兼容 OpenAI API,支持并行解码功能、连续批处理功能和监控端点功能。它还支持遵循模式约束的 JSON 响应,并正在开发支持多模态功能。 ## 使用指南 要安装 LLaMA.cpp,请运行...
Hello! I'm having an issue with the 'OpenAI API Connections' in the settings. I currently have my OpenAI api key working there perfectly, but when I try to add the address for a llama-cpp-python server it isn't listing the models whatsoe...
./llama-server --host 0.0.0.0 -m internlm2_5-20b-chat-q80.gguf -ngl 36 -t 20 运行后,访问对应主机的对应端口(默认 https://127.0.0.1:8080/)即可进入 WebUI: 同时,也提供了 OpenAI 格式的 API 接口,访问 https://127.0.0.1:8080/v1 即可。
ollama 在最新的版本中实现了函数调用,但是处理上还是有一些bug 的,llama-cpp-python web server 是利用了llama.cpp web server 同时进行了一些request 的处理,可以更好的兼容openai 支持了tools 函数调用,以下是基于llama-cpp-python web server 的 一个示例(注意需要模型支持函数调用,比如qwen2 就支持) ...
bdqfork/go-llama.cpp Star5 go binding for llama.cpp, offer low level and high level api gollamagptchatgptllamacppllama-cpp UpdatedJun 11, 2023 Go blav/llama_cpp_openai Star3 Lightweight implementation of the OpenAI open API on top of local models ...
llama_cpp.llama_free(ctx) 搭建与openai接口兼容的服务器接口 llama-cpp-python提供一个 Web服务器,旨在作为 OpenAI API 的直接替代品。 代码语言:text AI代码解释 python3 -m llama_cpp.server --model models/7B/ggml-model.bin 你可以在上面的命令运行成功后访问文档 ...
项目地址:https://github.com/ggerganov/llama.cpp Georgi Gerganov 是资深的开源社区开发者,曾为 OpenAI 的 Whisper 自动语音识别模型开发 whisper.cpp。 这次,llama.cpp 项目的目标是在 MacBook 上使用 4-bit 量化成功运行 LLaMA 模型,具体包括: