高效为您的大型语言模型提供服务的框架
高效大型语言模型服务框架
免费为您的大型语言模型提供服务,就像您使用OpenAI API一样
介绍
在过去的几个月中,对使用大型语言模型产生了很大的热情。这并不奇怪,因为它们能够帮助解决我们认为无法解决的大多数用例,感谢充满活力的研究社区做出了如此出色的工作。
像任何人工智能和机器学习模型一样,无论它们有多强大,只有将它们投入生产中,才能帮助利益相关者做出更明智的决策。
部署这些大型语言模型无疑是最具挑战性的任务之一,不是因为部署团队不够能干,而是因为部署这类模型的复杂性。
如果我们能有一个能够使这些模型的工业化过程尽可能顺利的框架,那将会很好,不是吗?
这就是开发的开源库vLLM派上用场的地方,该库由加州大学伯克利分校根据Apache许可证开发。
vLLM背后的理念是使大型语言模型的服务和推理对于工业界和小型研究团队都能够负担得起。
完成这个非赞助(非推广)教程后,您将能够:
- 在您的工作区和Google Colab上设置vLLM
- 对您的提示进行离线批量推理的大型语言模型执行
- 创建一个API服务器,使用Postman和curl命令为您的模型提供服务
vLLM – 我们为什么要关心?
在进行任何实施之前,让我们简要了解一下vLLM与其他工具(如HuggingFace Transformers(HF))的性能对比…