python本地部署llama3-8B,并调用api-key
时间: 2025-01-20 14:04:04 浏览: 133
### Python本地部署Llama3-8B模型并通过API-key调用
#### 准备工作
为了能够在本地环境中成功部署并运行Llama3-8B模型,需确保环境已安装必要的依赖项以及配置好相应的开发工具。
#### 转换与量化模型
对于大型预训练模型而言,在实际应用前通常会经历转换和量化的流程以优化性能。具体操作如下所示:
```bash
python convert-hf-to-gguf.py models/Qwen-1_8B-Chat/ ./quantize models/Qwen-1_8B-Chat/ggml-model-f16.gguf models/Qwen-1_8B-Chat/ggml-model-q5_k_m.gguf q5_k_m [^2]
```
此命令将原始Hugging Face格式的Qwen-1_8B-Chat模型文件转化为更适合推理使用的GGUF格式,并对其进行量化处理,从而减少存储空间占用的同时提高计算效率。
#### 启动vLLM服务端口
启动基于vLLM框架的服务端程序可以使得其他应用程序能够通过网络访问到已经加载好的语言模型实例。执行下面这段脚本即可开启一个监听于`0.0.0.0:9000`地址上的HTTP RESTful API服务器:
```bash
conda activate vllm2
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--model /data/model/meta-llama-3.1-8b-instruct \
--swap-space 16 \
--disable-log-requests \
--max-num-seqs 256 \
--host 0.0.0.0 \
--port 9000 \
--dtype float16 \
--tensor-parallel-size 2 \
--pipeline-parallel-size 1 \
--max-model-len 10240 \
--enforce-eager \
--distributed-executor-backend mp \
--rope-scaling '{"type": "dynamic", "factor": 8.0}' [^3]
```
上述参数设置旨在平衡资源消耗与响应速度之间的关系,同时也考虑到了多GPU环境下分布式运算的需求。
#### 编写客户端代码发起请求
最后一步就是利用Python编写一段简单的测试代码向刚刚建立起来的服务发送查询请求了。这里给出了一种可能实现方式的例子:
```python
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="your_api_key_here")
response = client.chat.completions.create(
model="/data/model/meta-llama-3.1-8b-instruct",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Tell me about the weather today"},
{"role": "assistant", "content": ""}
]
)
print(response.choices[0].message.content.strip())
```
请注意替换掉示例中的`your_api_key_here`部分为真实的API密钥字符串[^1]。
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