我们将使用这些名称查询适配器。 为了查询服务器,我使用OpenAI的API框架,这可以完全兼容vllm的服务 from openai import OpenAI model_id = "meta-llama/Meta-Llama-3-8B" # Modify OpenAI's API key and API base to use vLLM's API server. openai_api_key = "EMPTY" openai_api_base = "http://loca...
base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="key" # 如有必要,请替换为实际的API密钥 ) chat_completion = client.chat.completions.create( messages=[ { "role": "user", "content": "Tell about Bitcoin .", } ], model="Qwen/Qwen-7B-Chat", ) print(chat_completion.choices[0].message...
为了查询服务器,我使用OpenAI的API框架,这可以完全兼容vllm的服务。 from openai import OpenAI model_id = "meta-llama/Meta-Llama-3-8B"# Modify OpenAI's API key and API base to use vLLM's API server.openai_api_key = "EMPTY"openai_api_...
我们将使用这些名称查询适配器。 为了查询服务器,我使用OpenAI的API框架,这可以完全兼容vllm的服务 from openai import OpenAI model_id = "meta-llama/Meta-Llama-3-8B" # Modify OpenAI's API key and API base to use vLLM's API server. openai_api_key = "EMPTY" openai_api_base = "http://loca...
from openai import OpenAI# Set OpenAI's API key and API base to use vLLM's API server.openai_api_key ="EMPTY"openai_api_base ="http://localhost:8000/v1"client = OpenAI( api_key=openai_api_key, base_url=openai_api_base, )
Memory=batch_size * seq_length * hidden_size * layers * 2 * 2 ; 第一个2是key + value的vector都要cache,第二个2是fp16; 这两大块显存中,parameters占用是刚性的,只要参数量不减少,这个部分显存是没法节约的(除非INT8甚至INT4量化)!剩下的就是kv cache了,用vllm官网的话说:As a result, efficien...
--api-key KEY: 服务器访问的API密钥(如果提供,服务器会在请求头中需要此密钥) --model MODEL: 要使用的HuggingFace模型的名称或路径(例如,Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct) --tokenizer TOKENIZER: 要使用的分词器的名称或路径(例如,Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct) --quantization 方法:模型权重的量化方法(例如,aqlm,...
api_key='EMPTY', base_url='http://localhost:8000/v1', ) model_type = client.models.list().data[0].id print(f'model_type: {model_type}') query = '浙江的省会在哪里?' messages = [{ 'role': 'user', 'content': query }] ...
例如,要在 2 个 GPU 上运行 API 服务器: python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /root/autodl-tmp/Yi-6B-Chat --dtype auto --api-key token-agiclass --trust-remote-code --port 6006 --tensor-parallel-size 2 1. 多卡调用一定是关键的能力,但是现在我还没有足够的动机来研究相关...
api_key='EMPTY', base_url='http://localhost:8000/v1', ) model_type = client.models.list().data[0].idprint(f'model_type:{model_type}') query ='浙江的省会在哪里?'messages = [{'role':'user','content': query }] resp = client.chat.completions.create( ...