以openai_api的方式启动(chatchat环境) python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /home/user/Model/Qwen1.5-0.5B --served-model-name Qwen1.5-0.5B 3.现在我们想要使langchain_chatchat以接口的方式对vllm启动的模型进行访问,修改的配置如下 注意:Qwen1.5-0.5B不能写成Qwen1.5-0.5B-api,否则连...
labels: app: vllm-app name: vllm namespace: vllm-ns spec: replicas: 2 sele...
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_...
served-model-name:提供的 OpenAI 风格的 API 能够接受的模型名称。其他程序在调用模型时需要使用这个名称。如果不指定,就是传递给vllm serve的默认模型名称。 api-key:OpenAI 的 Python 库强制要求使用 API-key,如果不使用会拒绝请求。此处可以随便填写,不需要遵循 OpenAI 的 API-key 命名规则。 gpu-memory-utiliz...
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"\ ...
为了解决这一问题,OpenAI推出了vLLM(Vectorized Large Language Model)项目,旨在为用户提供一种高效、易用的本地LLM部署方案。 vLLM的特点 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。
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) ...
第二步启动model_worker(llm) 第二步代替方案(vllm) 第三步openai服务启动 第四步验证 引言 本次是对上一节内容的补充,因为有的大模型是没有提供openai的类似api接口项目,只孤零零的提供了一个模型,所以通过上一节的部署方式是行不通的。为了解决这个问题使用了FastChat项目。多说一句话网上比较成熟的 Langchain...
它提供了一组 LLM REST API,并且有一个简单的网页界面与 llama.cpp 交互。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...
你换instruct就好了. qwen2-7b是base模型。此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”