python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --trust-remote-code --model Qwen/Qwen-7B 默认情况下,服务器使用存储在令牌器中的预定义聊天模板。您可以使用--chat-template参数覆盖此模板: python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model Qwen/Qwen-7B --chat-template ./examples/template_chatml....
vLLM可以部署为API服务,web框架使用FastAPI。API服务使用AsyncLLMEngine类来支持异步调用。 使用命令python -m vllm.entrypoints.api_server --help可查看支持的脚本参数。 API服务启动命令: CUDA_VISIBLE_DEVICES=6,7 python -m vllm.entrypoints.api_server --model /data-ai/model/llama2/llama2_hf/Llama-2-...
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /root/autodl-tmp/LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct --trust-remote-code --port 6006 1. 资源占用: 尝试通过postman进行调用: curl http://localhost:6006/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": ...
在使用 vLLM 进行在线服务时,你可以通过以下命令启动一个兼容 OpenAI API 的服务器。$ python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model lmsys/vicuna-7b-v1.3 你还可以利用与 OpenAI API 相同的格式来查询服务器。$ curl http://localhost:8000/v1/completions \-H "Content-Type: application/json...
代码地址:https://github.com/vllm-project/vllm/blob/main/vllm/entrypoints/api_server.py 代码语言:shell 复制 python-mvllm.entrypoints.openai.api_server--modelfacebook/opt-125m 客户端请求,更多示例:https://github.com/vllm-project/vllm/blob/main/examples/api_client.py ...
我在部署qwen1.5-7B-Chat的时候遇到调用API时最后有10个字符缺失的问题,长度正好是结束token<|im_end|>。 nohup python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model /Qwen/Qwen1.5-7B-Chat --host 0.0.0.0 \ --port 80 \ --trust-remote-code \ 临时的解决方案:调用
OpenAI格式API部署 部署命令 还是在一台8卡的3090上,我们可以通过一行命令,部署TigerBot模型: python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model="/hy-tmp/tigerbot-70b-chat-v4-4k"\ --tensor-parallel-size 8 \ --served-model-name"tigerbot"\ ...
如果你希望快速的使用vLLM启动一个OpenAI兼容的服务器,可以如下执行: 命令行安装: 代码语言:bash 复制 pip3installvllm==0.5.1-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 正常启动(以Qwen2-7B为例): 代码语言:bash 复制 python-mvllm.entrypoints.openai.api_server--modelQwen/Qwen2-7B-Instruct ...
首先需要启动服务,与第一小节不同的是,脚本并不支持openai风格的接口 python -m vllm.entrypoints.api_server --model /mlx/users/xingzheng.daniel/playground/model/chinese-alpaca-2-7b 然后运行脚本得到以下输出 (torch2) ➜ benchmarks git:(main) python3 benchmark_serving.py --dataset ShareGPT_V3_...
entrypoints.openai.api_server--modelmeta-llama/Llama-2-7b-hf# ===# Client:发请求(...