# 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...
启动API服务器 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 新建终端,连接接口 conda activate lmdeploy lmdeploy serve api_client http://localhost:23333 3. 以Gradio网页形...
以命令行形式连接API服务器 这里不要关闭上面的部署的api_server,再开一个终端执行lmdeploy serve api_client http://localhost:23333等出现double enter to end input >>>就可以与模型对话了。 以Gradio网页形式连接API服务器 exit退出上面命令行形式的api client。使用gradio作为前端。 lmdeploy serve gradio http:...
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 = ...
4. LMDeploy服务(serve) 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,推理模型: lmdeploy serve api_server \/root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct \--model...
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 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 ~...
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 ...
ls@ls-B460MDS3H:~$ lmdeploy serve api_server --backend pytorch --tp 2 --cache-max-entry-count 0.4 /home/ls/Projects/Baichuan2-7B-Chat --adapters zwrz=/home/ls/LLaMA-Efficient-Tuning-main/saves/Baichuan2-7B-Chat/lora/2024-03-12-09-28-59_self zwrz1=/home/ls/LLaMA-Efficient-Tuning...