因为vLLM server与OpenAI API兼容,因此,我们也可以使用OpenAI API的方式访问该server。下面是使用openai python包访问server的示例。下面也提供了利用LLM生成embedding的示例。 from openai import OpenAI # Modify OpenAI's API key and API base to use vLLM's API server. openai_api_key = "EMPTY" openai_api...
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_...
FastChat Github地址:https://github.com/lm-sys/FastChatFastChat架构:https://github.com/lm-sys/FastChat/blob/main/docs/server_arch.md FastChat是一个开源推理库,侧重于模型的分布式部署实现,并提供了OpenAI样式的RESTFul API。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 ...
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( ...
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 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问题...
运行vllm serve命令来启动Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct服务,(1.5B参数的Qwen/Qwen2指令模型)自动设置数据类型(--dtype auto),并使用token-abc123作为API密钥进行认证(--api-key token-abc123)。 vllm的关键论点 --host HOSTNAME: 服务器主机名(默认:localhost) --port PORT: 服务器端口号(默认:8000) --api-...
openai.api_key = "EMPTY" openai.api_base = "http://localhost:8000/v1" completion = openai.Completion.create(model="facebook/opt-125m", prompt="San Francisco is a") print("Completion result:", completion) 分布式推断 理论支持论文:Megatron-LM’s tensor parallel algorithm 安装分布式框架 ray ...
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问题。
api_key="token-abc123", # 随便设,只是为了通过接口参数校验 ) completion = client.chat.completions.create( model="glm-4-9b-chat", messages=[ {"role": "user", "content": "你好"} ], # 设置额外参数 extra_body={ "stop_token_ids": [151329, 151336, 151338] ...