如何在本地部署LLM并调用api进行大模型推理_vllm使用的api如何本地调用

1.配置本地的虚拟环境（最好是一个项目配置一个环境），这里选择CUDA 11.7，python3.10，rtx3090；

conda create -n xxxx

pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

可以使用下面代码来测试下载的cuda是否可用

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

2.首先我们需要用到fastchat，我们将会在这个平台进行api接口的部署

点击链接GitHub - lm-sys/FastChat: An open platform for training, serving, and evaluating large language models. Release repo for Vicuna and Chatbot Arena.进入github主页进行下载或者使用git均可：

git clone https://github.com/lm-sys/FastChat.git

下载完成之后进入FastChat文件夹，升级pip及安装依赖

cd FastChat
pip install --upgrade pip
pip install -e .

3.下载你需要使用的LLM，本文使用vicuna-7b（根据自己的需求）

去魔塔社区将模型下载到本地魔搭社区

git clone https://www.modelscope.cn/AI-ModelScope/Vicuna-7B.git

在FastChat文件夹下新建vicuna文件夹，将模型存在里面：

4.使用python编译器打开FastChat文件夹，部署api要经过三个步骤

首先开启三个不同的终端

a：启动控制器

python -m fastchat.serve.controller

b:启动模型工作器，等待进程加载模型完成（图中是glm3，但是不影响）

python -m fastchat.serve.model_worker --model-path vicuna/vicuna-7b

看到"Uvicorn running on ..."的提示就ok

c：最后，启动 RESTful API 服务器

python -m fastchat.serve.openai_api_server --host localhost --port 8000

到这里，api就部署好了，可以通过下面的代码，验证是否部署成功（确保安装了openai）

import openai
openai.api_key = "EMPTY"
openai.api_base = "http://localhost:8000/v1"

model = "vicuna-7b"
prompt = "Once upon a time"

# create a completion
completion = openai.Completion.create(model=model, prompt=prompt, max_tokens=64)
# print the completion
print(prompt + completion.choices[0].text)

5.如果你的项目需要调用api接口，首先在自己项目的Terminal下面设置 OpenAI 环境

使用下面的命令

设置 OpenAI 基本网址

set OPENAI_API_BASE=http://localhost:8000/v1

设置 OpenAI API 密钥

set OPENAI_API_KEY=EMPTY

注：以上命令均在pycharm里的Terminal配置。