# 创建一个OpenAI的客户端实例,需要传入API密钥和API的基础URL client = OpenAI( api_key='YOUR_API_KEY', # 替换为你的OpenAI API密钥,由于我们使用的本地API,无需密钥,任意填写即可 base_url="http://0.0.0.0:23333/v1" # 指定API的基础URL,这里使用了本地地址和端口 ) # 调用client.models.list()...
--api-keys [API_KEYS]: 可选的API密钥列表。 --ssl: 启用SSL。需要操作系统环境变量'SSL_KEYFILE'和'SSL_CERTFILE'。 --model-name MODEL_NAME: 模型的服务名称。可以通过RESTful API /v1/models访问。如果未指定,将采用model_path。 --chat-template CHAT_TEMPLATE: 当它为字符串时,表示内置的对话模板...
{ 'type': 'int', 'description': 'A number', }, }, 'required': ['a', 'b'], }, } }] messages = [{'role': 'user', 'content': 'Compute (3+5)*2'}] client = OpenAI(api_key='YOUR_API_KEY', base_url='http://0.0.0.0:23333/v1') model_name = client.models.list()....
安全性机制 访问鉴权: 支持多种认证方式(Token/API Key/OAuth),可集成企业内部认证系统。 接口限流: 支持多维度限流(QPS/用户/IP),防止滥用和资源耗尽。 安全防护: 实现数据加密传输、敏感信息过滤、防注入等安全措施。 在推理引擎接口方面: 本地调用大模型:支持Python接口,这允许我们通过import导入包的方式将推理...
client = OpenAI(api_key='YOUR_API_KEY', base_url='http://0.0.0.0:23333/v1') model_name = client.models.list().data[0].id response = client.chat.completions.create( model=model_name, messages=messages, temperature=0.8, response_format=response_format, ...
}] client = OpenAI(api_key='YOUR_API_KEY',base_url='http://0.0.0.0:23333/v1') model_name = client.models.list().data[0].id response = client.chat.completions.create( model=model_name, messages=messages, temperature=0.8, top_p=0.8, stream=False, tools=tools) print(response) 多轮...
API Server。一般作为前端的后端,提供与产品和服务相关的数据和功能支持。 值得说明的是,以上的划分是一个相对完整的模型,但在实际中这并不是绝对的。比如可以把“模型推理”和“API Server”合并,有的甚至是三个流程打包在一起提供服务。 接下来,我们看一下lmdeploy提供的部署功能。
fromopenaiimportOpenAI client = OpenAI(api_key='YOUR_API_KEY', base_url='http://0.0.0.0:23333/v1') model_name = client.models.list().data[0].id response = client.chat.completions.create( model=model_name, messages=[{'role':'user','content': [{'type':'text','text':'Describe th...
from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key='YOUR_API_KEY', # dummy key to pass openai checking key base_url='http://0.0.0.0:23333/v1') def encode_image(image_path): with open(image_path, "rb") as image_file: return base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8'...
from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key='YOUR_API_KEY', base_url='http://0.0.0.0:23333/v1') model_name = client.models.list().data[0].id response = client.chat.completions.create( model=model_name, messages=[{ 'role': 'user', 'content': [{ 'type': 'text', 'text...