GPT Server 项目使用教程

GPT Server 项目使用教程

gpt_server gpt_server是一个用于生产级部署LLMs或Embedding的开源框架。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gp/gpt_server

1. 项目的目录结构及介绍

GPT Server 项目的目录结构如下：

gpt_server/
├── .github/             # GitHub 工作流配置
├── assets/              # 静态资源文件夹
├── gpt_server/          # GPT Server 主代码文件夹
│   ├── serving/         # 服务端代码
│   ├── tests/           # 测试代码
│   ├── docker-compose.yml
│   ├── Dockerfile
│   ├── install.sh       # 安装脚本
│   ├── install_uv.sh    # uv 环境安装脚本
│   ├── LICENSE           # 许可证文件
│   ├── MANIFEST.in
│   ├── README.md        # 项目说明文件
│   ├── requirements.txt # 项目依赖
│   ├── setup.py         # 设置文件
│   ├── uv.lock
├── docker-compose.yml   # Docker Compose 配置文件
└── start.sh             # 启动脚本

详细介绍

• .github/: 包含 GitHub Actions 工作流的配置文件，用于自动化项目管理任务。
• assets/: 存放项目相关的静态资源，如文档、图片等。
• gpt_server/: 包含项目的主要代码。
  • serving/: 包含服务端启动和运行的代码。
  • tests/: 包含用于测试项目的代码。
• docker-compose.yml: Docker Compose 的配置文件，用于定义和运行多容器 Docker 应用。
• Dockerfile: Docker 的构建文件，用于创建项目的 Docker 容器镜像。
• install.sh: 用于安装项目依赖的脚本。
• install_uv.sh: 用于安装 uv 环境的脚本。
• LICENSE: 项目使用的许可证文件。
• MANIFEST.in: 打包项目时包含的文件列表。
• README.md: 项目说明文件，介绍项目的相关信息。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• setup.py: 用于构建和打包 Python 项目的设置文件。
• uv.lock: uv 环境的锁定文件。
• start.sh: 启动项目的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 start.sh 脚本，它用于启动 GPT Server 服务。以下是启动文件的主要内容：

#!/bin/bash

# 启动 GPT Server
python gpt_server/serving/main.py

该脚本通过执行 python gpt_server/serving/main.py 命令来启动服务。main.py 是服务端的主程序，它负责初始化服务并开始监听请求。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 config.yaml，它位于 gpt_server/script/ 目录下。配置文件用于设置服务器的运行参数，例如模型类型、后端引擎等。

以下是配置文件的一个示例：

work_mode: vllm
model_type: embedding_infinity
# 更多配置项...

在这个配置文件中：

• work_mode: 设置模型的后端工作模式，例如 vllm、hf、lmdeploy-turbomind 等。
• model_type: 设置模型的类型，例如 embedding 或 embedding_infinity，后者通常提供更快的推理速度。

配置文件的详细说明可以在 config_example.yaml 文件中找到，建议在修改前参考该文件。

gpt_server gpt_server是一个用于生产级部署LLMs或Embedding的开源框架。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gp/gpt_server