fastapi实现vllm离线推理

本次案例 vllm 结合 transformers 的 AutoTokenizer 来加载本地模型进行推理。支持异步流式返回生成的文本

优化后的代码示例：

import logging
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from fastapi.responses import StreamingResponse
from pydantic import BaseModel
from vllm import LLM, SamplingParams
from transformers import AutoTokenizer
import uvicorn
import asyncio

# 定义请求的数据模型
class PromptRequest(BaseModel):
    prompt: str

# 初始化 FastAPI 应用
app = FastAPI()

# 配置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

# 并发请求限制
MAX_CONCURRENT_REQUESTS = 10
# 等待队列最大长度
MAX_QUEUE_SIZE = 20

# 创建信号量和队列
semaphore = asyncio.Semaphore(MAX_CONCURRENT_REQUESTS)
request_queue = asyncio.Queue(MAX_QUEUE_SIZE)

# 本地模型路径
model_path = "path_to_your_model"  # 指定本地模型文件夹路径