高吞吐量服务:支持各种解码算法,比如parallel sampling, beam search等; 与OpenAI API兼容:如果使用OpenAI API,只需要替换端点的URL即可; 缺点: 添加自定义模型:虽然可以合并自己的模型,但如果模型没有使用与vLLM中现有模型类似的架构,则过程会变得更加复杂。例如,增加Falcon的支持,这似乎很有挑战性; 缺乏对适配器(L...
fromopenaiimportOpenAIclient=OpenAI(base_url="http://0.0.0.0:3002/v1",api_key="-")chat_completion=client.chat.completions.create(model="./chatglm3-6b",messages=[{"role":"system","content":"You are a helpful assistant."},{"role":"user","content":"Solve for 5x+3=28"}],stream=Fal...
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-Chatchat项目也是基于FastChat对接的大模型,大家有兴趣...
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": ...
FastChat是一个开源推理库,侧重于模型的分布式部署实现,并提供了OpenAI样式的RESTFul API。是一个开放平台,用于训练、服务和评估基于大型语言模型的聊天机器人。 FastChat 的核心功能包括: 最先进模型的训练和评估代码(例如,Vicuna、MT-Bench)。 具有Web UI 和 OpenAI 兼容 RESTful API 的分布式多模型服务系统 ...
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/api_server.py", line 113, in build_async_engine_client async with build_async_engine_client_from_engine_args( ^^^ File "/usr/lib/python3.12/contextlib.py", line 210, in ...
for total_ids in model.stream_generate(**inputs, **gen_kwargs): response = tokenizer.decode(output_ids) response =process_response(response) 请求参数转换 openai 参数转为 model_worker api 参数,最终转为 (Transformer库或类似)model.generate参数(比如input_ids、attention_mask等)。
swift使用VLLM作为推理后端, 并兼容openai的API样式. 服务端的部署命令行参数可以参考: deploy命令行参数. 客户端的openai的API参数可以参考: https://platform.openai.com/docs/api-reference/introduction. 4.1原始模型 qwen-7b-chat 服务端: 代码语言:javascript 复制 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift deploy --model...
兼容OpenAI 的接口服务 与HuggingFace 模型无缝集成 VLLM支持绝大多数LLM模型的推理加速。它使用如下的方案大幅提升推理速度: Continuous batching 在实际推理过程中,一个批次多个句子的输入的token长度可能相差很大,最后生成的模型输出token长度相差也很大。在python朴素推理中,最短的序列会等待最长序列生成完成后一并返回,...
兼容OpenAI 的接口服务 与HuggingFace 模型无缝集成 VLLM支持绝大多数LLM模型的推理加速。它使用如下的方案大幅提升推理速度: Continuous batching 在实际推理过程中,一个批次多个句子的输入的token长度可能相差很大,最后生成的模型输出token长度相差也很大。在python朴素推理中,最短的序列会等待最长序列生成完成后一并返回,...