EAS提供了场景化部署方式,您只需配置几个参数,即可一键部署流行的开源LLM大语言模型服务应用,以获得大模型的推理能力。本文为您介绍如何通过EAS一键部署和调用LLM大语言模型服务,以及常见的问题和解决方法。
背景信息
随着ChatGPT和通义千问等大模型在业界的广泛应用,基于LLM大语言模型的推理应用成为当前热门的应用之一。EAS能够轻松部署包括Llama3、Qwen、Llama2、ChatGLM、Baichuan、Yi-6B、Mistral-7B及Falcon-7B在内的多种开源大模型服务应用。此外,部署在EAS上的LLM大语言模型服务不仅支持WebUI和API调用方式,还支持通过LangChain集成企业自有业务数据,从而生成基于本地知识库的定制答案。
LangChain功能介绍:
LangChain是一个开源的框架,可以让AI开发人员将像GPT-4这样的大语言模型(LLM)和外部数据结合起来,从而在尽可能少消耗计算资源的情况下,获得更好的性能和效果。
LangChain工作原理:
将一个大的数据源,比如一个20页的PDF文件,分成各个区块,并通过嵌入模型(比如BGE、text2vec等)将它们转换为数值向量,然后把这些向量存储到一个专门的向量数据库里。
LangChain首先将用户上传的知识库进行自然语言处理,并作为大模型的知识库存储在本地。每次推理时,会首先在本地知识库中查找与输入问题相近的文本块(chunk),并将知识库答案与用户输入的问题一起输入大模型,生成基于本地知识库的定制答案。
前提条件
如果您有部署自定义模型的需求,您需要完成以下准备工作:
准备自定义模型文件及相关配置文件,需要准备的模型文件样例如下:
其中配置文件中必须包含config.json文件,您需要按照Huggingface或的模型格式配置Config文件。示例文件详情,请参见config.json。
创建对象存储OSS存储空间(Bucket)或NAS文件系统,用来存放自定义模型文件,您也可以将模型文件注册为PAI的AI资产,方便管理和维护。以OSS为例,具体操作,请参见控制台快速入门。
将自定义模型文件及相关配置文件上传到OSS存储空间(Bucket)中。具体操作,请参见控制台快速入门。
使用限制
目前,推理加速引擎仅支持Qwen2-7b、Qwen1.5-1.8b、Qwen1.5-7b、Qwen1.5-14b、llama3-8b、llama2-7b、llama2-13b、chatglm3-6b、baichuan2-7b、baichuan2-13b、falcon-7b、yi-6b、mistral-7b-instruct-v0.2、gemma-2b-it、gemma-7b-it、deepseek-coder-7b-instruct-v1.5模型。
仅无推理加速的EAS服务支持使用Langchain功能。
部署EAS服务
支持以下两种部署方式:
方式一:场景化模型部署(推荐)
登录PAI控制台,在页面上方选择目标地域,并在右侧选择目标工作空间,然后单击进入EAS。
在模型在线服务(EAS)页面,单击部署服务,然后在场景化模型部署区域,单击LLM大语言模型部署。
在部署LLM大语言模型页面,配置以下关键参数,其他参数配置说明,请参见服务部署:控制台。
参数
描述
基本信息
服务名称
自定义模型服务名称。
模型来源
支持配置以下两种模型:
开源公共模型
自持微调模型
模型类别
当模型来源选择开源公共模型时,支持使用的模型类别包括Qwen、Llama、ChatGLM、Baichuan、Falcon、Yi、Mistral、Gemma以及DeepSeek等。
当模型类别选择自持微调模型时,您需要选择与模型相匹配的大模型类别、参数量和精度。
模型配置
当模型类别选择自持微调模型时,您需要选择模型存储位置。以对象存储OSS为例,配置类型选择按对象存储(OSS),并配置模型文件所在的OSS存储路径。
资源配置
资源配置选择
当使用开源公共模型时,选择模型类别后,系统会自动推荐适合的资源规格。
当使用自持微调模型时,模型类别配置完成后,系统将自动配置资源规格。您也可以根据模型参数量,自行选择相匹配的资源规格,详情请参见如何切换其他的开源大模型。
推理加速
当模型类别选择Qwen2-7b、Qwen1.5-1.8b、Qwen1.5-7b、Qwen1.5-14b、llama3-8b、llama2-7b、llama2-13b、chatglm3-6b、baichuan2-7b、baichuan2-13b、falcon-7b、yi-6b、mistral-7b-instruct-v0.2、gemma-2b-it、gemma-7b-it、deepseek-coder-7b-instruct-v1.5时,支持使用推理加速功能。取值如下:
无加速
PAI-BladeLLM自定推理加速
开源框架vllm推理加速
说明使用推理加速功能时,部署好的EAS服务将不能使用LangChain功能。
单击部署。
方式二:自定义模型部署
登录PAI控制台,在页面上方选择目标地域,并在右侧选择目标工作空间,然后单击进入EAS。
在模型在线服务(EAS)页面,单击部署服务,然后在自定义模型部署区域,单击自定义部署。
在新建服务页面,配置以下关键参数,其他参数配置说明,请参见服务部署:控制台。
参数
描述
模型服务信息
服务名称
自定义模型服务名称。
部署方式
选择镜像部署AI-Web应用。
镜像选择
在PAI平台镜像列表中选择chat-llm-webui,镜像版本选择3.0。
说明由于版本迭代迅速,部署时镜像版本选择最高版本即可。
如果您想使用推理加速功能,镜像版本配置如下:
说明使用推理加速功能时,部署好的EAS服务将不能使用LangChain功能。
3.0-blade:使用BladeLLM推理加速引擎。
3.0-vllm:使用vLLM推理加速引擎。
填写模型配置
如果您有挂载自定义模型的需求,请单击填写模型配置,进行模型配置。以OSS挂载为例,配置以下参数:
选择OSS挂载,并配置自定义模型文件所在的对象存储OSS路径。例如:
oss://bucket-test/data-oss/
。挂载路径:配置为
/data
。是否只读:开关关闭。
运行命令
配置镜像版本后,系统会自动配置运行命令
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=Qwen/Qwen1.5-7B-Chat
和端口号,该命令默认拉起通义千问-7B参数量的大模型。请参阅更多参数配置说明,以了解在运行命令中可支持的配置选项。如果您需要一键拉起其他更多开源大模型,可以替换为指定开源大模型的运行命令,详情请参见如何切换其他的开源大模型。
如果部署自定义模型,您需要在运行命令中增加以下参数:
--model-path:配置为
/data
。需要与填写模型配置中的挂载路径保持一致。--model-type:模型类型。
不同类型的模型的运行命令配置示例,请参见运行命令。
资源部署信息
资源配置方法
选择常规资源配置。
资源配置选择
必须选择GPU类型,默认拉起通义千问-7B参数量的大模型时,实例规格推荐使用ml.gu7i.c16m60.1-gu30(性价比最高)。
在部署其他开源大模型时,您需要选择与模型参数量相匹配的实例规格,如何选择实例规格,请参见如何切换其他的开源大模型。
单击部署。
调用EAS服务
通过WebUI调用EAS服务
单击目标服务服务方式列下的查看Web应用。
在WebUI页面,进行模型推理验证。
在ChatLLM-WebUI页面的文本框中输入对话内容,例如
请提供一个理财学习计划
,单击Send,即可开始对话。使用LangChain集成您自己的业务数据,生成基于本地知识库的定制答案。
在WebUI页面上方的Tab页选择LangChain。
在WebUI页面左下角,按照界面操作指引拉取自定义数据,支持配置.txt、.md、.docx、.pdf格式的文件。
例如上传README.md文件,单击左下角的Vectorstore knowledge,返回如下结果表明自定义数据加载成功。
在WebUI页面底部输入框中,输入业务数据相关的问题进行对话即可。
例如在输入框中输入
如何安装deepspeed
,单击Send,即可开始对话。
通过API调用EAS服务
获取服务访问地址和Token。
进入模型在线服务(EAS)页面,详情请参见部署EAS服务。
在该页面中,单击目标服务名称进入服务详情页面。
在基本信息区域单击查看调用信息,在公网地址调用页签获取服务Token和访问地址。
启动API进行模型推理。
使用HTTP方式调用服务
非流式调用
客户端使用标准的HTTP格式,使用curl命令调用时,支持发送以下两种类型的请求:
发送String类型的请求
curl $host -H 'Authorization: $authorization' --data-binary @chatllm_data.txt -v
其中:$authorization需替换为服务Token,$host:需替换为服务访问地址,chatllm_data.txt:该文件为包含问题的纯文本文件。
发送结构化类型的请求
curl $host -H 'Authorization: $authorization' -H "Content-type: application/json" --data-binary @chatllm_data.json -v -H "Connection: close"
使用chatllm_data.json文件来设置推理参数,chatllm_data.json文件的内容格式如下:
{ "max_new_tokens": 4096, "use_stream_chat": false, "prompt": "How to install it?", "system_prompt": "Act like you are programmer with 5+ years of experience.", "history": [ [ "Can you tell me what's the bladellm?", "BladeLLM is an framework for LLM serving, integrated with acceleration techniques like quantization, ai compilation, etc. , and supporting popular LLMs like OPT, Bloom, LLaMA, etc." ] ], "temperature": 0.8, "top_k": 10, "top_p": 0.8, "do_sample": true, "use_cache": true }
参数说明如下,请酌情添加或删除。
参数
描述
默认值
max_new_tokens
生成输出token的最大长度,单位为个。
2048
use_stream_chat
是否使用流式输出形式。
true
prompt
用户的Prompt。
""
system_prompt
系统Prompt。
""
history
对话的历史记录,类型为List[Tuple(str, str)]。
[()]
temperature
用于调节模型输出结果的随机性,值越大随机性越强,0值为固定输出。Float类型,区间为0~1。
0.95
top_k
从生成结果中选择候选输出的数量。
30
top_p
从生成结果中按百分比选择输出结果。Float类型,区间为0~1。
0.8
do_sample
开启输出采样。
true
use_cache
开启KV Cache。
true
您也可以基于Python的requests包实现自己的客户端,示例代码如下:
import argparse import json from typing import Iterable, List import requests def post_http_request(prompt: str, system_prompt: str, history: list, host: str, authorization: str, max_new_tokens: int = 2048, temperature: float = 0.95, top_k: int = 1, top_p: float = 0.8, langchain: bool = False, use_stream_chat: bool = False) -> requests.Response: headers = { "User-Agent": "Test Client", "Authorization": f"{authorization}" } if not history: history = [ ( "San Francisco is a", "city located in the state of California in the United States. \ It is known for its iconic landmarks, such as the Golden Gate Bridge \ and Alcatraz Island, as well as its vibrant culture, diverse population, \ and tech industry. The city is also home to many famous companies and \ startups, including Google, Apple, and Twitter." ) ] pload = { "prompt": prompt, "system_prompt": system_prompt, "top_k": top_k, "top_p": top_p, "temperature": temperature, "max_new_tokens": max_new_tokens, "use_stream_chat": use_stream_chat, "history": history } if langchain: pload["langchain"] = langchain response = requests.post(host, headers=headers, json=pload, stream=use_stream_chat) return response def get_response(response: requests.Response) -> List[str]: data = json.loads(response.content) output = data["response"] history = data["history"] return output, history if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--top-k", type=int, default=4) parser.add_argument("--top-p", type=float, default=0.8) parser.add_argument("--max-new-tokens", type=int, default=2048) parser.add_argument("--temperature", type=float, default=0.95) parser.add_argument("--prompt", type=str, default="How can I get there?") parser.add_argument("--langchain", action="store_true") args = parser.parse_args() prompt = args.prompt top_k = args.top_k top_p = args.top_p use_stream_chat = False temperature = args.temperature langchain = args.langchain max_new_tokens = args.max_new_tokens host = "EAS服务公网地址" authorization = "EAS服务公网Token" print(f"Prompt: {prompt!r}\n", flush=True) # 在客户端请求中可设置语言模型的system prompt。 system_prompt = "Act like you are programmer with \ 5+ years of experience." # 客户端请求中可设置对话的历史信息,客户端维护当前用户的对话记录,用于实现多轮对话。通常情况下可以使用上一轮对话返回的histroy信息,history格式为List[Tuple(str, str)]。 history = [] response = post_http_request( prompt, system_prompt, history, host, authorization, max_new_tokens, temperature, top_k, top_p, langchain=langchain, use_stream_chat=use_stream_chat) output, history = get_response(response) print(f" --- output: {output} \n --- history: {history}", flush=True) # 服务端返回JSON格式的响应结果,包含推理结果与对话历史。 def get_response(response: requests.Response) -> List[str]: data = json.loads(response.content) output = data["response"] history = data["history"] return output, history
其中:
host:配置为服务访问地址。
authorization:配置为服务Token。
流式调用
流式调用使用HTTP SSE方式,其他设置方式与非流式相同,代码参考如下:
import argparse import json from typing import Iterable, List import requests def clear_line(n: int = 1) -> None: LINE_UP = '\033[1A' LINE_CLEAR = '\x1b[2K' for _ in range(n): print(LINE_UP, end=LINE_CLEAR, flush=True) def post_http_request(prompt: str, system_prompt: str, history: list, host: str, authorization: str, max_new_tokens: int = 2048, temperature: float = 0.95, top_k: int = 1, top_p: float = 0.8, langchain: bool = False, use_stream_chat: bool = False) -> requests.Response: headers = { "User-Agent": "Test Client", "Authorization": f"{authorization}" } if not history: history = [ ( "San Francisco is a", "city located in the state of California in the United States. \ It is known for its iconic landmarks, such as the Golden Gate Bridge \ and Alcatraz Island, as well as its vibrant culture, diverse population, \ and tech industry. The city is also home to many famous companies and \ startups, including Google, Apple, and Twitter." ) ] pload = { "prompt": prompt, "system_prompt": system_prompt, "top_k": top_k, "top_p": top_p, "temperature": temperature, "max_new_tokens": max_new_tokens, "use_stream_chat": use_stream_chat, "history": history } if langchain: pload["langchain"] = langchain response = requests.post(host, headers=headers, json=pload, stream=use_stream_chat) return response def get_streaming_response(response: requests.Response) -> Iterable[List[str]]: for chunk in response.iter_lines(chunk_size=8192, decode_unicode=False, delimiter=b"\0"): if chunk: data = json.loads(chunk.decode("utf-8")) output = data["response"] history = data["history"] yield output, history if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--top-k", type=int, default=4) parser.add_argument("--top-p", type=float, default=0.8) parser.add_argument("--max-new-tokens", type=int, default=2048) parser.add_argument("--temperature", type=float, default=0.95) parser.add_argument("--prompt", type=str, default="How can I get there?") parser.add_argument("--langchain", action="store_true") args = parser.parse_args() prompt = args.prompt top_k = args.top_k top_p = args.top_p use_stream_chat = True temperature = args.temperature langchain = args.langchain max_new_tokens = args.max_new_tokens host = "" authorization = "" print(f"Prompt: {prompt!r}\n", flush=True) system_prompt = "Act like you are programmer with \ 5+ years of experience." history = [] response = post_http_request( prompt, system_prompt, history, host, authorization, max_new_tokens, temperature, top_k, top_p, langchain=langchain, use_stream_chat=use_stream_chat) for h, history in get_streaming_response(response): print( f" --- stream line: {h} \n --- history: {history}", flush=True)
其中:
host:配置为服务访问地址。
authorization:配置为服务Token。
使用WebSocket方式调用服务
为了更好地维护用户对话信息,您也可以使用WebSocket方式保持与服务的连接完成单轮或多轮对话,代码示例如下:
import os import time import json import struct from multiprocessing import Process import websocket round = 5 questions = 0 def on_message_1(ws, message): if message == "<EOS>": print('pid-{} timestamp-({}) receives end message: {}'.format(os.getpid(), time.time(), message), flush=True) ws.send(struct.pack('!H', 1000), websocket.ABNF.OPCODE_CLOSE) else: print("{}".format(time.time())) print('pid-{} timestamp-({}) --- message received: {}'.format(os.getpid(), time.time(), message), flush=True) def on_message_2(ws, message): global questions print('pid-{} --- message received: {}'.format(os.getpid(), message)) # end the client-side streaming if message == "<EOS>": questions = questions + 1 if questions == 5: ws.send(struct.pack('!H', 1000), websocket.ABNF.OPCODE_CLOSE) def on_message_3(ws, message): print('pid-{} --- message received: {}'.format(os.getpid(), message)) # end the client-side streaming ws.send(struct.pack('!H', 1000), websocket.ABNF.OPCODE_CLOSE) def on_error(ws, error): print('error happened: ', str(error)) def on_close(ws, a, b): print("### closed ###", a, b) def on_pong(ws, pong): print('pong:', pong) # stream chat validation test def on_open_1(ws): print('Opening Websocket connection to the server ... ') params_dict = {} params_dict['prompt'] = """Show me a golang code example: """ params_dict['temperature'] = 0.9 params_dict['top_p'] = 0.1 params_dict['top_k'] = 30 params_dict['max_new_tokens'] = 2048 params_dict['do_sample'] = True raw_req = json.dumps(params_dict, ensure_ascii=False).encode('utf8') # raw_req = f"""To open a Websocket connection to the server: """ ws.send(raw_req) # end the client-side streaming # multi-round query validation test def on_open_2(ws): global round print('Opening Websocket connection to the server ... ') params_dict = {"max_new_tokens": 6144} params_dict['temperature'] = 0.9 params_dict['top_p'] = 0.1 params_dict['top_k'] = 30 params_dict['use_stream_chat'] = True params_dict['prompt'] = "您好!" params_dict = { "system_prompt": "Act like you are programmer with 5+ years of experience." } raw_req = json.dumps(params_dict, ensure_ascii=False).encode('utf8') ws.send(raw_req) params_dict['prompt'] = "请使用Python,编写一个排序算法" raw_req = json.dumps(params_dict, ensure_ascii=False).encode('utf8') ws.send(raw_req) params_dict['prompt'] = "请转写成java语言的实现" raw_req = json.dumps(params_dict, ensure_ascii=False).encode('utf8') ws.send(raw_req) params_dict['prompt'] = "请介绍一下你自己?" raw_req = json.dumps(params_dict, ensure_ascii=False).encode('utf8') ws.send(raw_req) params_dict['prompt'] = "请总结上述对话" raw_req = json.dumps(params_dict, ensure_ascii=False).encode('utf8') ws.send(raw_req) # Langchain validation test. def on_open_3(ws): global round print('Opening Websocket connection to the server ... ') params_dict = {} # params_dict['prompt'] = """To open a Websocket connection to the server: """ params_dict['prompt'] = """Can you tell me what's the MNN?""" params_dict['temperature'] = 0.9 params_dict['top_p'] = 0.1 params_dict['top_k'] = 30 params_dict['max_new_tokens'] = 2048 params_dict['use_stream_chat'] = False params_dict['langchain'] = True raw_req = json.dumps(params_dict, ensure_ascii=False).encode('utf8') ws.send(raw_req) authorization = "" host = "ws://" + "" def single_call(on_open_func, on_message_func, on_clonse_func=on_close): ws = websocket.WebSocketApp( host, on_open=on_open_func, on_message=on_message_func, on_error=on_error, on_pong=on_pong, on_close=on_clonse_func, header=[ 'Authorization: ' + authorization], ) # setup ping interval to keep long connection. ws.run_forever(ping_interval=2) if __name__ == "__main__": for i in range(5): p1 = Process(target=single_call, args=(on_open_1, on_message_1)) p2 = Process(target=single_call, args=(on_open_2, on_message_2)) p3 = Process(target=single_call, args=(on_open_3, on_message_3)) p1.start() p2.start() p3.start() p1.join() p2.join() p3.join()
其中:
authorization:配置为服务Token。
host:配置为服务访问地址。并将访问地址中前端的http替换为ws。
use_stream_chat:通过该请求参数来控制客户端是否为流式输出。默认值为True,表示服务端返回流式数据。
参考上述示例代码中的on_open_2函数的实现方法实现多轮对话。
常见问题及解决方法
如何切换其他的开源大模型
具体操作步骤如下:
单击目标服务操作列下的更新服务。
切换其他的开源大模型。
场景化模型部署
在部署LLM大语言模型页面,更新模型类别为其他开源大模型,然后单击部署。
自定义模型部署
在更新服务页面,参考下表内容,根据需要部署的模型来更新运行命令和实例规格,然后单击更新。
模型名称
运行命令
推荐机型
Qwen2-7b(通义千问2版本-7B参数量)
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=Qwen/Qwen2-7B-Instruct
单卡GU30
单卡A10
单卡V100(32 G)
Qwen2-72b(通义千问2版本-72B参数量)
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=Qwen/Qwen2-72B-Instruct
两卡A100(80 G)
四卡A100(40 G)
八卡V100(32 G)
Qwen2-57b-A14b
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=Qwen/Qwen2-57B-A14B-Instruct
两卡A100(80 G)
四卡A100(40 G)
四卡V100(32 G)
Qwen1.5-1.8b(通义千问1.5版本-1.8B参数量)
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat
单卡T4
单卡V100(16 G)
单卡GU30
单卡A10
Qwen1.5-7b(通义千问1.5版本-7B参数量)
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=Qwen/Qwen1.5-7B-Chat
单卡GU30
单卡A10
Qwen1.5-14b(通义千问1.5版本-14B参数量)
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=Qwen/Qwen1.5-14B-Chat
单卡V100(32 G)
单卡A100(40 G)
单卡A100(80 G)
2卡GU30
2卡A10
Qwen1.5-32b(通义千问1.5版本-32B参数量)
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=Qwen/Qwen1.5-32B-Chat
单卡A100(80 G)
四卡V100(32 G)
Qwen1.5-72b(通义千问1.5版本-72B参数量)
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=Qwen/Qwen1.5-72B-Chat
8卡V100(32 G)
2卡A100(80 G)
4卡A100(40 G)
Qwen1.5-110b(通义千问1.5版本-110B参数量)
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=Qwen/Qwen1.5-110B-Chat
8卡A100(40 G)
4卡A100(80 G)
llama3-8b
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=/huggingface/meta-Llama-3-8B-Instruct/ --model-type=llama3
单卡GU30
单卡A10
单卡V100(32 G)
llama3-70b
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=/huggingface/meta-Llama-3-70B-Instruct/ --model-type=llama3
两卡A100(80 G)
四卡A100(40 G)
八卡V100(32 G)
Llama2-7b
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
单卡GU30
单卡A10
单卡V100(32 G)
Llama2-13b
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf
单卡V100(32 G)
2卡GU30
2卡A10
llama2-70b
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf
8卡V100(32 G)
2卡A100(80 G)
4卡A100(40 G)
chatglm3-6b
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=THUDM/chatglm3-6b
单卡GU30
单卡A10
单卡V100(16 G)
单卡V100(32 G)
baichuan2-7b
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat
单卡GU30
单卡A10
单卡V100(32 G)
baichuan2-13b
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat
2卡GU30
2卡A10
单卡V100(32 G)
falcon-7b
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=tiiuae/falcon-7b-instruct
单卡GU30
单卡A10
单卡V100(32 G)
falcon-40b
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=tiiuae/falcon-40b-instruct
8卡V100(32 G)
2卡A100(80 G)
4卡A100(40 G)
falcon-180b
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=tiiuae/falcon-180B-chat
8卡A100(80 G)
Yi-6b
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=01-ai/Yi-6B-Chat
单卡GU30
单卡A10
单卡V100(16 G)
单卡V100(32 G)
Yi-34b
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=01-ai/Yi-34B-Chat
4卡V100(16 G)
单卡A100(80 G)
4卡A10
mistral-7b-instruct-v0.2
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
单卡GU30
单卡A10
单卡V100(32 G)
mixtral-8x7b-instruct-v0.1
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
4卡A100(80G)
gemma-2b-it
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=google/gemma-2b-it
单卡T4
单卡V100(16 G)
单卡GU30
单卡A10
gemma-7b-it
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=google/gemma-7b-it
单卡GU30
单卡A10
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deepseek-coder-7b-instruct-v1.5
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=deepseek-ai/deepseek-coder-7b-instruct-v1.5
单卡GU30
单卡A10
单卡V100(32 G)
deepseek-coder-33b-instruct
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=deepseek-ai/deepseek-coder-33b-instruct
单卡A100(80 G)
2卡A100(40 G)
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deepseek-v2-lite
python webui/webui_server.py --port=8000 --model-path=deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite-Chat
单卡A10
单卡A100(40 G)
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