MODEL = "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct" # 模型名 client = OpenAI( api_key=API_KEY, base_url=BASE_URL ) # 调用模型生成文本 response = client.chat.completions.create( model=MODEL, # 选择模型 temperature=0.5, # 温度,模型输出结果的随机性 max_tokens=512, # 最大tokens长度 messages...
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" \-d '{ "model": "lmsys/vicuna-7b-v1.3", "prompt": "San Francisco is a", "max_tokens": 7, "temperature": 0 }'项目作者表示，vLLM...
图中左侧是用户使用界面,罗列了上述所说的两种调用方式(注意,如前文所说,做demo用的api server官方已经不再维护了,openai_api_server才是官方推荐的使用方式,user custom server目前还没有实现)。右侧则是开发者界面,不难发现LLMEngine是vLLM的核心逻辑。我们来看开发者界面下的几个函数,先来看LLMEngine: add_re...
pip install ms-swift[llm] openai 只需要运行下面的命令就可以使用VLLM加速推理: swift infer --model_id_or_path qwen/Qwen-1_8B-Chat --max_new_tokens 128 --temperature 0.3 --top_p 0.7 --repetition_penalty 1.05 --do_sample true 也支持在部署中使用VLLM: swift deploy --model_id_or_path q...
pip install ms-swift[llm] openai 只需要运行下面的命令就可以使用VLLM加速推理: swift infer --model_id_or_path qwen/Qwen-1_8B-Chat --max_new_tokens 128 --temperature 0.3 --top_p 0.7 --repetition_penalty 1.05 --do_sample true 也支持在部署中使用VLLM: ...
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 '{ "model": "lmsys/vicuna-7b-v1.3", "prompt": "San Francisco is a", "max_tokens": 7, "temperature": 0 }'有关使用vLLM的更多方法，...
安装vLLM非常简单，用户只需在命令行中运行：pip install vllm vLLM既可以作为OpenAI API兼容服务器运行，也可以作为一个简单的函数使用。以下是如何使用vLLM生成文本的示例代码：vllm serve meta-llama/Llama-3.1-8B 将vLLM作为简单函数运行：from vllm import LLM, SamplingParams# Sample prompts.prompts = [...
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"\ ...
--enable-lora --lora-modules oasst={oasst_lora_path} xlam={xlam_lora_path} & 在上述命令中，我们为适配器指定了名称，如“oasst”和“xlam”，以便在后续查询中使用这些名称进行引用。一旦服务器启动，我们便可以使用OpenAI的API框架或其他兼容的接口来查询服务器，获取所需的结果。
```python llm_client = VLLMOpenAI( base_url = "http://localhost:8000/v1", api_key = "dummy", model_name = "llava-hf/llava-1.5-7b-hf", temperature = 1.0, max_tokens = 300 ) def generate_text_summaries(texts, tables, summarize_texts=False): """ 总结文本元素 texts: 字符串...