训练后的模型会用于推理或者部署。推理即使用模型用输入获得输出的过程,部署是将模型发布到恒定运行的环境中推理的过程。一般来说,LLM的推理可以直接使用PyTorch代码、使用VLLM/XInference/FastChat等框架,也可以使用llama.cpp/chatglm.cpp/qwen.cpp等c++推理框架。
git clone https://github.com/lm-sys/FastChat.git cd FastChat pip install . 环境变量设置 在vLLM和FastChat上使用魔搭的模型需要设置两个环境变量: export VLLM_USE_MODELSCOPE=True export FASTCHAT_USE_MODELSCOPE=True 之后在需要填入模型id的地方使用魔搭的模型id即可。下面我们给出几个代码范例,来展示...
LLM 大模型学习必知必会系列(十二):VLLM性能飞跃部署实践:从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容:XInference/FastChat等框架] 训练后的模型会用于推理或者部署。推理即使用模型用输入获得输出的过程,部署是将模型发布到恒定运行的环境中推理的过程。一般来说,LLM的推理可以直接使用PyTorch代码、使用VLLM/XInference...
本地化部署大模型方案二:fastchat+llm(vllm),FastChat是一个开放平台,用于训练、服务和评估基于大型语言模型的聊天机器人。FastChat为ChatbotArena(https://c
训练后的模型会用于推理或者部署。推理即使用模型用输入获得输出的过程,部署是将模型发布到恒定运行的环境中推理的过程。一般来说,LLM的推理可以直接使用PyTorch代码、使用VLLM/XInference/FastChat等框架,也可以使用llama.cpp/chatglm.cpp/qwen.cpp等c++推理框架。
训练后的模型会用于推理或者部署。推理即使用模型用输入获得输出的过程,部署是将模型发布到恒定运行的环境中推理的过程。一般来说,LLM的推理可以直接使用PyTorch代码、使用VLLM/XInference/FastChat等框架,也可以使用llama.cpp/chatglm.cpp/qwen.cpp等c++推理框架。
FastChat https://github.com/lm-sys/FastChat 对模型的训练、服务、评估负责, 流行的还是使用其服务功能, 即部署功能(分布式部署,提供webui 和 resetapi), 切后端可以集成vLLM加速推理。 An open platform for training, serving, and evaluating large language models. Release repo for Vicuna and Chatbot Are...
训练后的模型会用于推理或者部署。推理即使用模型用输入获得输出的过程,部署是将模型发布到恒定运行的环境中推理的过程。一般来说,LLM的推理可以直接使用PyTorch代码、使用VLLM/XInference/FastChat等框架,也可以使用llama.cpp/chatglm.cpp/qwen.cpp等c++推理框架。
FastChat是一个开放平台,用于训练、服务和评估基于LLM的ChatBot。 FastChat的核心功能包括: 优秀的大语言模型训练和评估代码。 具有Web UI和OpenAI兼容的RESTful API的分布式多模型服务系统。 vLLM是一个由加州伯克利分校、斯坦福大学和加州大学圣迭戈分校的研究人员基于操作系统中经典的虚拟缓存和分页技术开发的LLM服务系统...
一、FastChat部署ChatGPT-3-6B模型 FastChat是一种针对LLM的高效部署方法,它通过一系列优化技术,如模型剪枝、量化、压缩等,实现了在有限资源下对大型语言模型的高效推理。以下是使用FastChat部署ChatGPT-3-6B模型的基本步骤: 准备环境:安装FastChat所需的依赖库和工具,确保计算资源满足部署要求。 模型加载:使用FastCh...