description="vLLM OpenAI-Compatible RESTful API server.") def make_arg_parser(parser: FlexibleArgumentParser) -> FlexibleArgumentParser: parser.add_argument("--host", type=nullable_str, default=None, @@ -133,3 +131,9 @@ def make_arg_parser(): parser = AsyncEngineArgs.add_cli_args(parser...
# 提供OpenAI-compatible RESTful APIs openai_api_server ==> controller ==> model workers python3 -m fastchat.serve.controller python3 -m fastchat.serve.model_worker --model-path lmsys/vicuna-7b-v1.3 python3 -m fastchat.serve.openai_api_server --host localhost --port 8000 1. 2. 3. 4...
具有Web UI 和 OpenAI 兼容 RESTful API 的分布式多模型服务系统。 三、FastChat 实战 这个巨坑要看好哈--->选择cuda 至少要11.8 以上的版本 3.1支持模型 FastChat所支持的大模型 3.2 准备环境(这里我准备了一个autodl的新服务器) 3.3 安装魔搭环境,下载大模型 apt update pip3 install -U modelscope #...
High-throughput serving with various decoding algorithms, includingparallel sampling,beam search, and more Tensor parallelism and pipeline parallelism support for distributed inference Streaming outputs OpenAI-compatible API server Support NVIDIA GPUs, AMD CPUs and GPUs, Intel CPUs and GPUs, PowerPC CPUs ...
description="vLLM OpenAI-Compatible RESTful API server.") @@ -81,6 +92,15 @@ def parse_args(): help="The model name used in the API. If not " "specified, the model name will be the same as " "the huggingface name.") parser.add_argument( "--lora-modules", type=str, default...
引言FastChat是一个开放平台,用于训练、服务和评估基于LLM的ChatBot。 FastChat的核心功能包括: 优秀的大语言模型训练和评估代码。具有Web UI和OpenAI兼容的RESTful API的分布式多模型服务系统。 vLLM是一个由加…
fastchat.serve.gradio_web_server# 提供OpenAI-compatible RESTful APIs openai_api_server ==> controller ==> model workerspython3-m fastchat.serve.controllerpython3-m fastchat.serve.model_worker--model-path lmsys/vicuna-7b-v1.3python3-m fastchat.serve.openai_api_server--host localhost --port ...
当tensor_parallel_size=2被使用时，输出结果为：
当tensor_parallel_size=2被使用时，输出结果为：
description="vLLM OpenAI-Compatible RESTful API server.") parser.add_argument("--host", type=str, default=None, help="host name") parser.add_argument("--port", type=int, default=8000, help="port number") parser.add_argument( "--uvicorn-log-level", type=str, default="info", choices...