参数: output: 生成器对象,来自 create_chat_completion 的流式输出 返回: response: 完整的回复文本 """ response = "" for chunk in output: delta = chunk['choices'][0]['delta'] if 'role' in delta: print(f"{delta['role']}: ", end='',
# llama_config.yamldevice:"cuda"# 使用GPUbatch_size:32# 每次处理的样本数learning_rate:0.001# 学习率num_epochs:10# 训练的轮次 1. 2. 3. 4. 5. 参数说明 device:选择使用的计算设备。 batch_size:控制一次性输入多少数据以进行处理。 learning_rate:影响模型收敛速度的参数。 num_epochs:模型训练的完...
🏗️ 全新 llama.cpp Python binding:Xllamacpp ——由 Xinference 官方维护,支持 continuous batching 并发推理!🏆 Qwen2.5-VL 现支持 AWQ 量化格式,提升推理效率!🧠 新增模型能力选择项:reasoning_content 参数,可在 UI 上选择解析推理内容。
- 感谢 @zhanghx0905 支持Qwen vllm上的流式tool call 🙏- embedding模型创建embedding时支持向引擎传入额外参数 ⚙️- llama-cpp-python支持split_mode 和 main_gpu选项 ⚙️- Bug修复: - 修复多模态模型qwen-vl 和 yi-vl 无法跑在多卡上的问题 🐛 - 修复多模态模型OmniLMM 12b的启动问题 🐛 -...
- 修复GPU docker镜像中无法安装最新版llama-cpp-python的问题。目前仅CPU docker镜像中因其自身问题仍保持旧版llama-cpp-python 🐍 - UI相关 💻 - 修复记忆上一次launch参数功能的一些问题 📝 - 修复一些模型页面上无法显示是否已cache的问题 📊 - Launch页面可选配置中可以选择模型下载来源 🔄...