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,以获取模型的文本补全结果。命令如下: curl http://localhost:8000/v1/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "your-model-name", "prompt": "...
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_...
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model="/hy-tmp/tigerbot-70b-chat-v4-4k"\ --tensor-parallel-size 8 \ --served-model-name"tigerbot"\ --chat-template tiger_template.jinja \ --host 0.0.0.0 \ --port 8080 这里面的参数意思如下: --model模型参数的地址,可以是本地的也可...
https://github.com/vllm-project/vllm/blob/main/vllm/entrypoints/openai/api_server.py importasyncioimportimportlibimportinspectimportosfromcontextlibimportasynccontextmanagerfromhttpimportHTTPStatusimportfastapiimportuvicornfromfastapiimportRequestfromfastapi.exceptionsimportRequestValidationErrorfromfastapi.middleware.cor...
易用性:vLLM 与 HuggingFace 模型无缝集成,支持多种流行的大型语言模型,简化了模型部署和推理的过程。兼容 OpenAI 的 API 服务器。 分布式推理:框架支持在多 GPU 环境中进行分布式推理,通过模型并行策略和高效的数据通信,提升了处理大型模型的能力。 开源:vLLM 是开源的,拥有活跃的社区支持,便于开发者贡献和改进,共...
2、用的比较多的肯定是OpenAl-API-compatible,即OpenAI兼容格式,比如Vllm就需要用这个接入,OpenAl-API-compatible+Vllm(Vllm默认跑在8000端口下): 3、Oneapi+OpenAl-API-compatible,Oneapi是3001端口,记得把他的APIKEY填入: Oneapi中有嵌入模型也是一样的接入方法 ...
具有Web UI 和OpenAI 兼容 RESTful API 的分布式多模型服务系统 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip3 install "fschat[model_worker,webui]" python3 -m fastchat.serve.controller 在新的terminal中启动: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 FASTCHAT_USE_MODELSCOPE=true...
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...
/openai_api_protocol.py /serve /multi_model_worker.py# 维护了一个 worker_map, key=model name,value = ModelWorker/model_worker.py# app = FastAPI() ModelWorker/controller.py.# app = FastAPI(). Controller/openai_api_server.py# app = fastapi.FastAPI()/train ...
vLLM的灵活、易使用体现在: 与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、波束搜索等 用于分布式推理的张量并行性和管道并行性支持 流式输出 OpenAI兼容的API服务器 支持NVIDIA GPU、AMD CPU和GPU、Intel CPU和GPU、PowerPC CPU、TPU和AWS Neuron ...