vLLM 可以像 transformer 那样在 python 代码中加载模型,也支持直接启动一个服务并通过 http 请求完成推理。对于后者,vLLM 还可以兼容 OpenAI 协议,实现像调用 GPT4 那样的方式调用我们部署的模型。命令非常简单: python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /models/Qwen1.5-7B-Chat --served-model-...
vLLM是一个基于PyTorch的开源项目,它可以为用户提供一个兼容OpenAI API协议的本地LLM服务器。通过vLLM,用户可以轻松地将LLM模型部署到本地设备上,并使用OpenAI API进行访问。此外,vLLM还支持多种LLM模型,包括GPT、T5、BART等,用户可以根据自己的需求选择合适的模型进行部署。 vLLM的安装与部署 安装vLLM 首先,用户...
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...
最先进的服务吞吐量；PagedAttention 可以有效的管理注意力的键和值；动态批处理请求；优化好的 CUDA 内核；与流行的 HuggingFace 模型无缝集成；高吞吐量服务与各种解码算法，包括并行采样、beam search 等等；张量并行以支持分布式推理；流输出；兼容 OpenAI 的 API 服务。vLLM 还可以无缝支持许多 Huggingface 模型，包...
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_...
要使用vLLM进行在线服务，你可以通过以下方式启动与OpenAI API兼容的服务器：$ python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model lmsys/vicuna-7b-v1.3 你可以使用与OpenAI API相同的格式查询服务器：$ curl http://localhost:8000/v1/completions \-H "Content-Type: application/json" \-d '{ "...
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"\ ...
兼容OpenAI API 服务器。 支持的模型 vLLM 无缝支持多个 Hugging Face 模型,包括 Aquila、Baichuan、BLOOM、Falcon、GPT-2、GPT BigCode、GPT-J、GPT-NeoX、InternLM、LLaMA、Mistral、MPT、OPT、Qwen 等不同架构的模型。(https://vllm.readthedocs.io/en/latest/models/supported_models.html) ...
主要功能包括如下:支持 F16 和量化模型在 GPU 和 CPU 上运行,兼容 OpenAI API,支持并行解码功能、连续批处理功能和监控端点功能。它还支持遵循模式约束的 JSON 响应,并正在开发支持多模态功能。 ## 使用指南 要安装 LLaMA.cpp,请运行下面的命令行: 克隆Llama.cpp项目到本地: git clone https://github.com/...
今年六月,来自加州大学伯克利分校等机构的一个研究团队开源了 vLLM(目前已有 6700 多个 star),其使用了一种新设计的注意力算法 PagedAttention,可让服务提供商轻松、快速且低成本地发布 LLM 服务。 在当时的博客文章中,该团队宣称 vLLM 能实现比 HuggingFace Transformers 高 24 倍的吞吐量!