首先让我们进入创建好的conda环境,并通下命令启动API服务器,部署InternLM2.5模型: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 conda activate lmdeploy lmdeploy serve api_server \/root/models/internlm2_5-7b-chat \--model-format hf \--quant
lmdeploy serve api_client http://localhost:23333 运行后,可以通过命令行窗口直接与模型对话: 4.3 网页客户端连接API服务器 新建一个终端,激活conda环境。 conda activate lmdeploy 使用Gradio作为前端,启动网页客户端。 lmdeploy serve gradio http://localhost:23333 \ --server-name 0.0.0.0 \ --server-port ...
2.1.1 启动API服务器 首先让我们进入创建好的conda环境,并通下命令启动API服务器,部署InternLM2.5模型: conda activate lmdeploy lmdeploy serve api_server \ /root/models/internlm2_5-7b-chat \ --model-format hf \ --quant-policy 0 \ --server-name 0.0.0.0 \ --server-port 23333 \ --tp 1 ...
# ApiServer+Turbomindapi_server=>AsyncEngine=>TurboMind lmdeploy serve api_server./workspace \--server_name0.0.0.0\--server_port23333\--instance_num64\--tp1 上面的参数中server_name和server_port分别表示服务地址和端口,tp参数我们之前已经提到过了,表示 Tensor 并行。还剩下一个instance_num参数,表示实...
LMDeploy 支持把模型一键封装为服务,对外提供的 RESTful API 兼容 openai 的接口。以下为使用方式: 服务端: lmdeploy serve api_server .\internlm2-chat-1_8b\" class= 更多使用方式可参考 https://lmdeploy.readthedocs.io/en/latest/serving/api_server.html 客户端: from openai import OpenAI client = Op...
lmdeploy serve api_server:这个命令用于启动API服务器。 /root/models/internlm2_5-7b-chat:这是模型的路径。 --model-format hf:这个参数指定了模型的格式。hf代表“Hugging Face”格式。 --quant-policy 0:这个参数指定了量化策略。 --server-name 0.0.0.0:这个参数指定了服务器的名称。在这里,0.0.0.0是一...
4.1 启动 API 服务器 通过以下命令启动 API 服务器,推理模型: lmdeploy serve api_server \/root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct \--model-format hf \--quant-policy0\--server-name0.0.0.0\--server-port23333\--tp1 其中,model-format、quant-policy 这些参数是与第三章中量化推理模型一致的;server-na...
lmdeploy serve gradio http://0.0.0.0:23333 \ --server_name 0.0.0.0 \ --server_port 6006 \ --restful_api True 1. 2. 3. 4. 5. 2.4.2 TurboMind 推理作为后端 Gradio 也可以直接和 TurboMind 连接,如下所示。 # Gradio+Turbomind(local) ...
搭建API服务器:lmdeploy serve api_server# 以API Server方式启动 lmdeploy: lmdeploy serve api_server \ /root/internlm2-chat-1_8b-4bit \ --model-format awq \ --quant-policy 0 \ --server-name 0.0.0.0 \ --server-port 23333 \ --tp 1 \ --cache-max-entry-count 0.4 其中,model-form...
lmdeploy serve api_server OpenGVLab/InternVL2-8B 此命令将在本地主机上的端口 23333 启动一个与 OpenAI 接口兼容的模型推理服务。你可以使用 --server-port 选项指定不同的服务器端口。更多参数的说明请参考章节api_server参数 2.3.1.2 方式二:使用 docker docker run --runtime nvidia --gpus all \ -v ~...