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='', flush=True) elif 'content' in delta: content...
🏗️ 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。
print(result) 2. 参数详解 temperature: 控制模型生成的随机性,值越高输出越多样化。 max_tokens: 限制生成的最大 token 数量。 top_p: 用于控制采样中概率分布的截断程度。 四、优化性能的 GPU 参数设置 如果你使用 GPU,加载模型时可以调整以下参数来提高性能: llm = LlamaCpp( model_path=model_path, n_g...
- 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 🔄...