vllm 推理自动加载了模型里面默认的chat-template "chat_template":"{% for message in messages %}{% if loop.first and messages[0]['role'] != 'system' %}{{ '<|im_start|>system\nYou are a helpful assistant<|im_end|>\n' }}{% endif %}{{'<|im_start|>' + message['role'] + '...
StableLM(stabilityai/stablelm-3b-4e1t, stabilityai/stablelm-base-alpha-7b-v2, etc.) Starcoder2(bigcode/starcoder2-3b, bigcode/starcoder2-7b, bigcode/starcoder2-15b, etc.) Xverse (xverse/XVERSE-7B-Chat, xverse/XVERSE-13B-Chat, xverse/XVERSE-65B-Chat, etc.) Yi (01-ai/Yi-6B, 01-...
vLLM需要支持chat的LLM在其tokenizer configuration中提供chat template来指定chat输入中的role,message等信息怎么被编码。下面是llama8b-instruct-awq模型在tokenizer_config.json中提供的"chat_template",格式化后如下(Jinja2 format)。对于没有提供chat template的模型,我们需要使用参数--chat-template来指定template文件路径...
I like the idea of enabling users to pass the custom chat templates to the LLM constructor to override the default and additionally I like the idea of enabling the user to pass a chat template to override in LLM.generate() 👍2 DarkLight1337mentioned this on Jul 14, 2024 Chat method f...
如果未指定,则默认使用 conversation_template.json。 --trust_remote_code:启用远程代码信任模式。 --gpu_memory_utilization GPU_MEMORY_UTILIZATION:指定 GPU 内存使用率,范围为 [0,1]。默认为 1.0,表示占用全部 GPU 内存。 --model MODEL:指定要加载的模型类型。默认为 fastchat.serve.vllm_worker.VLLMModel...
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。
chat completions:是面向对话的任务,模型需要理解和生成对话。这种类型的任务通常用于构建聊天机器人或者对话系统。 在创建服务器时,我们可以指定模型名称、模型路径、聊天模板等参数。 –host 和 --port 参数指定地址。 –model 参数指定模型名称。 –chat-template 参数指定聊天模板。
We canchainour model with a prompt template like so: fromlangchain_core.promptsimportChatPromptTemplate prompt=ChatPromptTemplate( [ ( "system", "You are a helpful assistant that translates {input_language} to {output_language}.", ),
By doing this, there would be no --prompt-template or additional file logic in argparse. We can redirect users to the HF chat templates docs on this. vllm should be able to document how people can pass in the jinja templates through a envvar, so that vllm won't handle any parsing, ...
text3 = tokenizer.apply_chat_template(conversation=messages3, tokenize=False, add_generation_prompt=True) # print(text) outputs = llm.generate( #当tokenizer.apply_chat_templat中 tokenize为 False 时激活prompts prompts=[text,text2,text3],