lmdeploy serve api_server -h 你也可以直接打开http://{host}:23333查看接口的具体使用说明,如下图所示。 注意,这一步由于Server在远程服务器上,所以本地需要做一下ssh转发才能直接访问。在你本地打开一个cmd窗口,输入命令如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ssh -CNg -L 23333:127.0...
# 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...
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 = OpenAI( api_key='YOUR_API_KEY', base_url="http://127.0.0.1:23333/v1" ) model_name = ...
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-name 和 server-port 表...
在前面的章节,我们都是在本地直接推理大模型,这种方式成为本地部署。在生产环境下,我们有时会将大模型封装为 API 接口服务,供客户端访问。 4.1 启动API服务器 通过以下命令启动API服务器,推理Meta-Llama-3-8B-Instruct模型: lmdeploy serve api_server \ ...
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...
# ApiServer+Turbomind api_server => AsyncEngine => TurboMind lmdeploy serve api_server ./workspace \ --server_name 0.0.0.0 \ --server_port 23333 \ --instance_num 64 \ --tp 1 1. 2. 3. 4. 5. 6. 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...
lmdeploy serve api_server Qwen/Qwen-VL-Chat --server-port 8000 lmdeploy serve gradio Qwen/Qwen-VL-Chat --server-port 8000 使用本地文件 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 lmdeploy serve api_server --model-name Qwen-VL-Chat --server-port 23334 /mnt/AI/models/Qwen-VL-Chat ...
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...
--server-name 0.0.0.0 \ --server-port 23333 \ --tp 1 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 之前使用参数–model-format hf会报错 部署后显存占用情况: 问答情况 部署W4A16量化模型+kv cache lmdeploy serve api_server \ /root/models/internlm2_5-1_8b-chat-w4a16-4bit/ \ ...