LM Studio是一个专为语言模型(Language Models)设计的部署平台,它简化了将模型从训练环境迁移到生产环境的过程。本文将指导您如何使用LM Studio来部署语言模型,并提供一个高效的服务。 一、准备工作 在开始部署之前,请确保您的环境满足以下条件: 安装Python环境(推荐使用Python 3.6及以上版本) 安装必
Python调用方式2 支持OpenAI 兼容方式调用 pip install openai 创建run2.py文件 from openaiimportOpenAI client=OpenAI(api_key="lm-studio",base_url="http://localhost:1234/v1/")response=client.chat.completions.create(messages=[{'role':'user','content':"为什么QQ不能用微信登录"},],model='deepseek...
使用LM Studio提供的命令行工具来部署模型。 lm-studio deploy -c config.yaml 1. 这将启动模型服务,使其准备好接收推理请求。 六、构建API服务 LM Studio通常会自动为您创建一个API服务,但如果需要自定义API服务,可以使用以下步骤: 创建API服务:使用Flask或FastAPI等框架创建API服务。 以下是一个使用FastAPI的示例...
LM Studio重磅发布Python和TypeScript的LM Studio SDK!这款SDK不仅赋予了开发者使用LM Studio强大功能的能力,还首次引入了面向代理的API——`.act()`调用。简单来说,你只需提供一个任务和工具,模型就能自主地进行多轮操作直至完成任务。1. SDK功能亮点:- 与大型语言模型(LLMs)交互- 代理工具使用- 结构化输出(...
利用OpenAI API进行文字转语音 我是在使用LM Studio之前找OpenAI API官方文档,编写了几个本地运行的Python代码,最终做了一个本地的程序。 它帮我解决了一个问题:使用OpenAI API的文字转语音服务,生成视频配音。 这里需要注意下,GPT4里关于OpenAI API的知识不是最新的,需要在OpenAI官方文档里检索。
LM Studio提供了Local Inference Server功能，这个服务器能够作为OpenAI API的直接替代品。只需将OpenAI客户端（如Python、Node等）中的配置对象basePath（或base_path）设置为相应的地址，即可轻松实现切换。接下来，让我们看看具体的操作步骤。首先，在界面上选择所需的端口，例如，我选择了2000端口。无需选择下面的两...
比如这段Python代码,可以直接复用OpenAI的SDK来调用本地模型: from openai import OpenAI client = OpenAI(base_url="http://localhost:1234/v1", api_key="lm-studio") completion = client.chat.completions.create( model="TheBloke/phi-2-GGUF", ...
Diffusion扩散模型、语音模型以及文本嵌入和重排序模型等；异构GPU支持和扩展，可轻松添加资源并扩展算力；分布式推理功能，支持单机多卡和多机多卡并行推理；多推理后端支持，包括llama-box、vox-box和vLLM；轻量级Python包，具有最小的依赖和操作开销；OpenAI兼容API，提供符合OpenAI标准的API服务；以及用户和API密钥管理、...
LM Studio Python SDK. Contribute to lmstudio-ai/lmstudio-python development by creating an account on GitHub.
最近在用Cherry Studio客户端,但没联网搜索功能,于是用Cursor写个脚本支持代理(AI生成的也需要自己改改代码和调试),Python写的,支持本地运行或者Docker一键部署。目前感觉效果还可以,开源给大家用用,期望多多Star。联网搜索逻辑:Chat客户端发送内容中携带 #search