LLM 大模型学习必知必会系列(十二)：VLLM性能飞跃部署实践：从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容：XInference/FastChat等框架] 训练后的模型会用于推理或者部署。推理即使用模型用输入获得输出的过程，部署是将模型发布到恒定运行的环境中推理的过程。一般来说，LLM的推理可以直接使用PyTorch代码、使用VLLM/XInference/FastChat等框架，也可以使用l

首先先搞清各主要组件的名称与作用: FastChat FastChat框架是一个训练、部署和评估大模型的开源平台，其核心特点是： 提供SOTA模型的训练和评估代码 提供分布式多模型部署框架 + WebUI + OpenAI API Controller管理分布式模型实例 Model Worker是大模型服务实例，它在启动时向Controller注册 OpenAI API提供OpenAI兼容的A

大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。   本文主要介绍了使用FastChat部署大模型API的实战教程，希望对学习大语言模型

原文：读懂 FastChat 大模型部署源码所需的异步编程基础 - 知乎 目录 0. 前言 1. 同步与异步的区别 2. 协程 3. 事件循环 4. await 5. 组合协程 6. 使用 Semaphore 限制并发数 7. 运行阻塞任务 8. 异步迭代器 async for 9. 异步上下文管理器 async with 10. 参考 本文是读懂 FastChat 大模

文章目录 引言一、上一节内容二、FastChat 介绍三、FastChat 实战3.1支持模型3.2 准备环境（这里我准备了一个autodl的新服务器）3.3 安装魔搭环境，下载大模型3.4 安装并使用FastChat3.4.1 安装FastChat3.4.2 使用FastChat第一步启动controller第二步启动model_worker（llm）第二步代替方案(vllm)第三步ope

1，演示视频 https://www.bilibili.com/video/BV1pT4y1h7Af/ 【大模型研究】（1）：从零开始部署书生·浦语2-20B大模型，使用fastchat和webui部署测试，autodl申请2张显卡，占用显存40G可以运行 2，书生·浦语2-对话-20B https://modelscope.cn/models/Shanghai_AI_La

大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。   本文主要介绍了Sfastchat出现TypeE

FastChat 是一个开放平台，用于训练、服务和评估基于大型语言模型的聊天机器人。核心功能包括： 最先进模型（例如，Vicuna）的权重、训练代码和评估代码。具有 Web UI 和 OpenAI 兼容 RESTful API 的分布式多模型服务系统。 Fastchat项目持续更新中，后续还未跟进，有兴趣请参看项目地址 项目地址:GitHub - lm-sys/FastChat: A

LLMs之RAG：LangChain-Chatchat(一款中文友好的全流程本地知识库问答应用)的简介(支持 FastChat 接入的ChatGLM-2/LLaMA-2等多款主流LLMs+多款embedding模型m3e等+多种TextSplitter分词器)、安装(镜像部署【AutoDL云平台/Docker镜像】，离线私有部署+支持RTX3090 ，支持FAISS/Milvus/PGVector

LLaMA-2模型部署   在文章NLP（五十九）使用FastChat部署百川大模型中，笔者介绍了FastChat框架，以及如何使用FastChat来部署百川模型。   本文将会部署LLaMA-2 70B模型，使得其兼容OpenAI的调用风格。部署的Dockerfile文件如下： FROM nvidia/cuda:11.7.1-runtime-ubuntu20.04RUN apt-get up