快速上手部署 vLLM 作为 OpenAI API 替代服务

在现代 AI 应用中，语言模型的部署和集成是最重要的环节之一。vLLM 作为一种灵活的语言模型解决方案，可以被部署为一个仿造 OpenAI API 协议的服务器。这使得它可以无缝替换现有使用 OpenAI API 的应用程序。本篇文章将深入讲解如何使用 vLLM 和 langchain-openai 库来快速部署和调用语言模型服务。

技术背景介绍

vLLM 能够作为一个本地服务运行，允许开发者使用 OpenAI API 的格式与之交互。这种设计使得开发者可以利用现有的基础架构和开发生态系统，无需修改太多代码。同时，这为开发者提供了高效的模型推理和灵活的部署选项。

核心原理解析

vLLM 的设计基于轻量级与高效推理的原则。通过 langchain-openai 库的集成，vLLM 可以利用安装在本地的模型进行推理调用。它支持多种模型功能，包括工具调用、多模态输入支持和流式令牌输出等。

代码实现演示

为了使用 langchain-openai 访问 vLLM 模型，我们首先需要安装相应的库：

%pip install -qU langchain-openai

之后，我们可以通过以下代码实例化并调用我们的模型：

from langchain_core.messages import HumanMessage,