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潍坊高密网站建设即墨网站设计

news 2025/9/17 2:00:33

潍坊高密网站建设,即墨网站设计,网络舆情监测软件,成品在线网站免费入口欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/144881432 大模型的 HTTP 服务，通过网络接口，提供 AI 模型功能的服务，允许通过发送 HTTP 请求，交互…

欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/
本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/144881432

vLLM

大模型的 HTTP 服务，通过网络接口，提供 AI 模型功能的服务，允许通过发送 HTTP 请求，交互大模型，通常基于云计算架构，无需在本地部署复杂的模型和硬件，就能够访问和使用。通过简单的 API 调用，执行各种任务，从而在各种应用中实现智能化，不仅提高模型的可访问性，还降低技术门槛。

参考：

使用 LLaMA-Factory 微调大模型环境配置与训练推理
使用 LLaMA-Factory 微调 Qwen2-VL SFT(LoRA) 图像数据集
使用 LLaMA-Factory 微调 Qwen2-VL DPO(LoRA) 图像数据集

LLaMA-Factory 版本：v0.9.1

1. 准备服务

已准备的大模型位置：

[your path]/huggingface/Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct/

同时选择与模型，相匹配的模版(template)，例如模型 Qwen2-VL-7B-Instruct 和模版 qwen2_vl 匹配。

启动 HTTP 服务，端口自定义8000，推理后端(infer_backend) 使用 huggingface，即：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 API_PORT=8000 python src/api.py \
--model_name_or_path [your path]/huggingface/Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct/ \
--template qwen2_vl \
--infer_backend huggingface

或者推理后端(infer_backend) 使用 vllm，即：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 API_PORT=8000 python src/api.py \
--model_name_or_path [your path]/huggingface/Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct/ \
--template qwen2_vl \
--infer_backend vllm \
--vllm_enforce_eage

安装 vllm 库：

# To fix: pip install vllm>=0.4.3,<0.6.5
pip install vllm==0.6.4

服务运行成功日志：

Visit http://localhost:8000/docs for API document.
INFO:     Started server process [1118972]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit)
INFO:     10.4.12.94:63908 - "POST /v1/chat/multimodal HTTP/1.1" 404 Not Found
INFO:     10.4.12.94:63942 - "GET /docs HTTP/1.1" 200 OK
INFO:     10.4.12.94:63942 - "GET /openapi.json HTTP/1.1" 200 OK
INFO:     10.4.12.94:63978 - "GET /openapi.json HTTP/1.1" 200 OK

2. 调用服务

使用 CURL 访问 HTTP 服务，传入图像地址，即：

curl -X POST 'http://[your ip]:8000/v1/chat/completions' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"model":"Qwen2-VL-7B-Instruct","messages":[{"role":"user","content":[{"type":"text","text":"<image>请帮我描述一下图像的内容。"},{"type":"image_url","image_url":{"url":"[your path]/llm/vision_test_data/image2.png"}}]}]}'

输入的 Json 格式：

{"model": "Qwen2-VL-7B-Instruct","messages": [{"role": "user","content": [{"type": "text","text": "<image>请帮我描述一下图像的内容。"}, {"type": "image_url","image_url": {"url": "[your path]/llm/vision_test_data/image2.png"}}]}]
}

HTTP 服务返回的 Json 答案：

{"id": "chatcmpl-6e42da18fad542609711a8536e46a1fd","object": "chat.completion","created": 1735785603,"model": "Qwen2-VL-7B-Instruct","choices": [{"index": 0,"message": {"role": "assistant","content": "图像中，一个人正躺在一张床上，床单上有一个粉红色的格子图案和一个可爱的卡通人物。他们穿着白色的袜子，腿上放着一把电吉他。旁边有一个蓝色的卡通玩偶，看起来像是哆啦A梦。背景中可以看到一些模糊的家具和装饰品。","tool_calls": null},"finish_reason": "stop"}],"usage": {"prompt_tokens": 366,"completion_tokens": 66,"total_tokens": 432}
}

服务输入格式，与OpenAI一致，参考：https://platform.openai.com/docs/guides/vision

服务调用日志：

[INFO|2025-01-02 10:39:59] llamafactory.api.chat:157 >> ==== request ====
{"model": "Qwen2-VL-7B-Instruct","messages": [{"role": "user","content": [{"type": "text","text": "<image>请帮我描述一下图像的内容。"},{"type": "image_url","image_url": {"url": "[your path]/llm/vision_test_data/image2.png"}}]}]
}
INFO:     10.4.12.94:64885 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK

使用 Python 源码的调用 API 模型服务的方式：

import requestsclass xTATVision(object):"""调用服务器接口"""def __init__(self, base_url='http://[your ip]:8000'):self.base_url = base_urldef create(self, model, messages, max_tokens=None):# 构建请求的 URLurl = f"{self.base_url}/v1/chat/completions"# 构建请求的 headers 和 dataheaders = {'accept': 'application/json','Content-Type': 'application/json'}data = {"model": model,"messages": messages}if max_tokens is not None:data["max_tokens"] = max_tokens# 发送 POST 请求response = requests.post(url, headers=headers, json=data)# 检查响应状态码if response.status_code == 200:# 返回 JSON 响应内容return response.json()else:# 打印错误信息并返回 Noneprint(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")return None# 使用示例
if __name__ == "__main__":client = xTATVision()response = client.create(model="Qwen2-VL-7B-Instruct",messages=[{"role": "user","content": [{"type": "text", "text": "请帮我描述一下图像的内容。"},{"type": "image_url","image_url": {"url": "[your path]/llm/vision_test_data/image2.png",},},],}],max_tokens=300,)# 打印响应内容if response:print(response)

遇到 Bug，len(images) is less than the number of <image> tokens.，即标签 <image> 与图像数量不匹配。

原因：图像数量与标签数量不匹配，即图像传输方式错误，参考 OpenAI 的 Image HTTP 格式，即：

messages=[{"role": "user","content": [{"type": "text", "text": "What's in this image?"},{"type": "image_url","image_url": {"url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg",},},],}
],

遇到警告(WARNING)：Current vllm-flash-attn has a bug inside vision module, so we use xformers backend instead. You can run pip install flash-attn to use flash-attention backend.

原因：需要重新安装 flash-attn 库，参考配置 FlashAttention 。

警告：

WARNING 12-31 17:18:51 utils.py:603] Current `vllm-flash-attn` has a bug inside vision module, so we use xformers backend instead. You can run `pip install flash-attn` to use flash-attention backend.

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http://www.yayakq.cn/news/431031/