SamplingParamsimportuvicornfromlangchain.vectorstoresimportFAISSfromlangchain.embeddingsimportModelScopeEmbeddings# 使用modelscope,如果不设置该环境变量,将会从huggingface下载os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE']='True'app
pip install --upgrade --quiet vllm -q pip install langchain langchain_community -q 本教程已经安装 vllm==0.6.4,只需将 langchain 相关包安装完毕。 !pip install -U langchain langchain_community -q WARNING: Running pip as the 'root' user can result in broken permissions and conflicting beha...
vLLM 是一个专为大语言模型(LLMs)设计的高效推理库,旨在优化推理速度和内存使用。 LangChain 是一个开源框架,旨在帮助开发者构建基于语言模型的应用。 vLLM 和 LangChain 都可以使用pip install安装。 模型有嵌入类型和常规类型...
此外 vLLM 只支持 linux 系统,而且通常不会和上游立即同步版本。 langchain 使用 vLLM 使用方法相同,不过一次只能生成一个 prompt。 fromlangchain_community.llmsimportVLLMllm=VLLM(model="mosaicml/mpt-7b",trust_remote_code=True,# mandatory for hf modelsmax_new_tokens=128,top_k=10,top_p=0.95,tempe...
LangChain与vLLM集成:提升QWen1.5模型应用的新篇章 引言 随着人工智能技术的快速发展,大语言模型(LLMs)已成为解决复杂问题的重要工具。然而,在实际应用中,如何高效地利用这些模型,提升推理速度和准确性,是我们面临的一大挑战。本文将以LangChain框架与vLLM推理加速框架的集成为例,探讨如何提升QWen1.5模型的应用性能,为...
langchain接入 pip install langchain langchain_community -q 挑选一个embedding model:Embedding models | ️ LangChain fastchat后端 controler的好处就是可以在多卡起多个vllm/model_worker, 定义好名字后, langchain(client端)就可以请求调用了. python3 -m fastchat.serve.controller --port 21001 & ...
LangChain集成:可以使用LangChian与远程OpenLLM服务器进行交互; 缺点: 缺乏批处理支持:对于大量查询,这很可能会成为应用程序性能的瓶颈; 缺乏内置的分布式推理——如果你想在多个GPU设备上运行大型模型,你需要额外安装OpenLLM的服务组件Yatai[14]; 六、Ray Serve ...
简介:随着人工智能技术的不断发展,大型语言模型(LLM)的应用也越来越广泛。然而,如何在本地高效、灵活地部署LLM,一直是技术社区关注的焦点。本文将介绍vLLM的特点、安装方法、以及与langchain的集成等实际操作,帮助读者深入理解并掌握LLM本地部署的关键技术。
# os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true" # os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ") Installation The LangChain vLLM integration can be accessed via thelangchain-openaipackage:
4. 将 LangChain 与 vLLM 结合使用教程 本教程围绕将 LangChain 与 vLLM 结合使用展开,旨在简化并加速智能 LLM 应用程序开发,涵盖从基础设置到高级功能应用的多方面内容。 * 在线运行:go.openbayes.com/BhNo3 追溯vLLM:开源历程及技术演进 vLLM 的雏形诞生于 2022 年年底,加州大学伯克利分校的研究团队在部署一...