lm studio api
时间: 2025-01-16 21:07:23 浏览: 570
### LM Studio API 文档与使用实例
LM Studio 提供了一套全面的应用编程接口(API),旨在帮助开发者更高效地构建、训练以及部署大型语言模型(LLM)[^1]。API涵盖了从数据预处理到模型评估的一系列功能。
#### 数据准备阶段
对于输入的数据集,可以通过调用`prepare_data()`方法来完成必要的清洗和转换工作。此过程会自动识别并修正常见的错误,比如缺失值填充等操作。
```python
from lm_studio.api import DataPreparer
data_preparer = DataPreparer()
cleaned_dataset = data_preparer.prepare_data(raw_dataset)
```
#### 模型配置与训练
利用`ModelConfigurator`类可以轻松定义模型架构参数,并启动训练流程。支持多种优化器选项及学习率调度策略的选择。
```python
from lm_studio.api import ModelConfigurator, Trainer
configurator = ModelConfigurator(model_architecture="transformer", optimizer="adamw")
trainer = Trainer(config=configurator.get_config())
trained_model = trainer.train(cleaned_dataset)
```
#### 部署服务化
经过充分验证后的高质量LLM能够通过简单的几行代码被封装成RESTful Web Service形式对外提供推理能力访问接口。
```python
from flask import Flask, request, jsonify
from lm_studio.api import Predictor
app = Flask(__name__)
predictor = Predictor(trained_model)
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
input_text = request.json['text']
prediction_result = predictor.predict(input_text)
return jsonify({"result":prediction_result})
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
```
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