Ollama:零 Python 代码使用开源模型 vLLM:内存优化,提高吞吐量 ChatTool:并发调用 OneAPI 项目 OneAPI 是一个 API 管理和分发系统,支持几乎所有主流 API 服务。OneAPI 通过简单的配置允许使用一个 API 密钥调用不同的服务,实现服务的高效管理和分发。 讯飞/智谱/千问/Gemini/Claude,其模型调用方式各不相同,但借助...
类型选择ollama,名称随意,分组随意,模型必须和ollama list里面的名称一致,因为就是靠这个匹配模型的,密钥随意 代理填这个:http://host.docker.internal:11434,通过11434端口访问ollama程序 注意的是,docker内使用的是虚拟网络,port 3001:3000右边就是docker内使用的端口号,左边是宿主机映射的端口号,docker内部无法直接...
其中，vLLM 和 Ollama 是代表性的项目，vLLM 是一个大模型推理加速框架，通过 PagedAttention 高效管理 attention 缓存，实现高吞吐量。vLLM 支持 Llama、百川、千问等模型，提供 OpenAI 风格的 API 服务，支持推理量化、加载 Lora 参数和分布式推理等功能。Ollama 则进一步介绍了 GGUF 格式及其降低模...
当我看到OneAPI的渠道还支持Ollama时,便知道本地模型也有机会统一进来啦～ 加入免费本地模型 本地模型意味着量大管饱,看到OneAPI支持Ollama后,我便打开了台式机的电源,我们一起试试看～ 使用Ollama部署本地模型 如果你没有使用过Ollama,那么容我简单介绍两句,不对,只需要一句: Get up and running with large ...
原先一直错误的认为open-webui只能离线搭配ollama运行本地下载的大模型文件,后来无意中看到有位大佬写文章,说是可以运用api方式使得open-webui连接到在线的open-ai大模型,也巧我刚刚学会用oneapi,于是有产生这样的想法:可否把open-webui和oneapi搭配一起用,连接国内的通义,文言一心等大模型的api。
curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json#pgvector 版本(测试推荐,简单快捷)curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/docker/docker-compose-pgvector.yml#milvus 版本#curl -o docker-compose.yml htt...
填入自己的大模型密钥。 添加令牌: 测试OneAPI服务是否可用 使用Postman查看接口是否可用: 注意事项: 接口地址:http://<你的IP地址>:3000/v1/chat/completions ip地址可通过cmd输入ipconfig查到。 在请求中加入令牌: 在红框位置输入OneAPI中的令牌。 测试的json: ...
curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json#pgvector 版本(测试推荐,简单快捷)curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/docker/docker-compose-pgvector.yml#milvus 版本#curl -o docker-compose.yml htt...
原先一直错误的认为open-webui只能离线搭配ollama运行本地下载的大模型文件,后来无意中看到有位大佬写文章,说是可以运用api方式使得open-webui连接到在线的open-ai大模型,也巧我刚刚学会用oneapi,于是有产生这样的想法:可否把open-webui和oneapi搭配一起用,连接国内的通义,文言一心等大模型的api。
1 x A100 (bf16) 上的 Llama-8B 从小模型 Llama-8B 开始,下图展示了每个引擎在离线设置下在六个不同数据集上可以实现的最大输出吞吐量。TensorRT-LLM 和 SGLang 都可以在输入较短的数据集上实现高达每秒 5000 个 token 的出色吞吐量。假设你服务器配备 NVIDIA 显卡,可以cuda安装教程详解指令来安装 CUDA,从而...