Quickstart - vLLMdocs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#openai-compatible-server 以Qwen1.5-14b-chat模型为例,假设是单机四卡,要使用 --tensor-parallel-size 参数,防止只用一个卡导致OOM: python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /model_path/Qwen1.5-14B-Chat --tenso...
基于普通的api_server部署Yuan2.0-2B的步骤包括推理服务的发起和调用。其中调用vllm.entrypoints.api_server推理服务有以下两种方式:第一种是通过命令行直接调用;第二种方式是通过运行脚本批量调用。 Step 1. 发起api_server服务 发起服务命令如下,将--model后修改为您的ckpt路径 “/your_workspace/Yuan2.0-2B” pyth...
这样,其他系统就可以通过调用该Server的API接口,与ChatGLM2进行交互。 设计API接口:参考OpenAI的API接口设计,我们可以设计类似的API接口,如/completions用于生成对话内容,/chat用于进行对话交互等。 实现API接口:使用Flask、Django等Web框架,实现上述API接口。在接口实现中,调用VLLM提供的API接口,将用户的输入传递给ChatGL...
python-mvllm.entrypoints.openai.api_server\--modelfacebook/opt-125m 自定义的chat模板: python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model facebook/opt-125m \ --chat-template ./examples/template_chatml.jinja OpenAI Completions API(API中可以传入SamplingParam的参数设置采样方式): curl http:...
openai.api_server --model /path/to/your/model 其中,/path/to/your/model是LLM模型文件的路径。启动服务器后,vLLM将自动加载模型并启动API服务。 访问vLLM API 一旦vLLM服务器启动成功,用户就可以使用OpenAI API访问本地LLM服务了。例如,可以使用curl命令发送请求到本地服务器的/v1/completions接口,以获取模型...
2. 生产级API服务部署 AI检测代码解析 # 启动分布式API服务(需8卡A100集群) python -m vllm.entrypoints.api_server \ --model Qwen/Qwen1.5-72B-Chat \ --tensor-parallel-size 8 \ --max-num-batched-tokens 16000 \ # 高吞吐优化 --port 8000 \ ...
使用vllm.entrypoints.openai.api_server提供服务 tokenizer.apply_chat_template messages后传入openai.Completion.create 或者直接使用openai.ChatCompletion.create 都是这样的 together.ai似乎是正常的且回复很稳定,每次都是这句话 示例的相同参数下(其他参数本机测试使用默认),本机的结果基本每次都会不一样, 可能他们...
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。
OpenAI Completions API 启动server 启动单卡server: 其他可配置参数参考附件,命令中传入LLM类的参数用于设置模型载入方式 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model /root/vllm/models/Qwen1.5-1.8B-Chat \ --served-model-name qwen \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 启动多卡server:(启动...
PyTorch version: 2.4.0+cu121 Is debug build: False CUDA used to build PyTorch: 12.1 ROCM used to build PyTorch: N/A OS: Ubuntu 22.04.4 LTS (x86_64) GCC version: (Ubuntu 11.4.0-1ubuntu1~22.04) 11.4.0 Clang version: Could not collect CMake version: version 3.30.2 Libc version: ...