大模型-部署-框架03-FastChat

已于 2024-11-04 19:29:31 修改
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分类专栏： # LLM/部署&推理 文章标签： fastchat
于 2024-11-04 19:11:03 首次发布
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本文重点介绍Fastchat是什么，各个组件的作用和关系，如何使用Fastchat框架部署大模型。

使用FastChat快速部署LLM服务

Fastchat是什么？

FastChat是一个用于训练、部署和评估大模型的开源框架，支持一行代码部署大语言模型，支持Web UI和OpenAI兼容的RESTful API。其核心功能：

  • 模型训练与评估：提供模型的权重、训练代码和评估代码（例如Vicuna、FastChat-T5）
  • 分布式多模型服务系统：支持大量并发连接，并允许多个Worker（模型工作者）注册到单个Controller（控制器）。
  • 兼容OpenAI的API：提供OpenAI的API，方便开发集成到项目。

Fastchat各个组件详解

为了能够通过 Web

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详解FastChat部署大模型API的实战教程
herosunly的博客
04-27 20万+
本文主要介绍了使用FastChat部署大模型API，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 配置环境 2.1 安装虚拟环境 2.2 安装依赖库 2.3 模型文件下载 3. 运行API 3.1 一键启动 3.2 一键关闭 3.3 测试API 4. vllm API 4.1 一键启动 4.2 一键关闭 4.3 测试API
八、大模型私有化部署 - FastChat
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04-21 893
fastchat 私有化部署大模型
FastChat-开源
05-01
FastChat是本地网络中的一种小型且易于使用的聊天程序。 它与udp协议一起使用。
FastChat部署服务架构（一）
sunnygirl's house
05-27 985
FastChat 部署服务的代码位于它们的关系如下图所示：图 1：https://github.com/lm-sys/FastChat/blob/main/docs/server_arch.md2. Server 向 Controller 发送请求，目的是获取处理 model 的 Worker 地址3. Controller 根据负载均衡策略分配 Worker4. Server 向 Worker 发送请求5. Worker 处理请求并将结果返回给 Server。
大模型实战--FastChat一行代码实现部署和各个组件详解
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10-05 1950
使用FastChat部署大模型流程图假如你已经部署一个Llama3.1-8B的模型，以启动OpenAI API服务为例,各个组件之间的关系Controller负责管理分布式模型实例# 默认端口21001Model Worker是大模型服务实例，它在启动时向Controller注册# 默认端口21002。
FastChat 框架在 AutoDL 平台上全量微调和 PEFT 方式微调 LLMs
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09-21 2355
根据 FastChat 仓库[微调文档]，(https://github.com/lm-sys/FastChat/blob/main/docs/training.md)，我们可以使用使用 ZeRO2 使用 QLoRA 来训练。，可能要配置下 Base 模型，Batch_Size, Epoch 等超参数，可以开启 Zero 2 或者 Zero 3，脚本中使用了 Zero 2, 如果想使用 Zero 3 将 deepspeed 超参数 改为。克隆我的微调仓库，本仓库基于 FastChat 框架，对。
FastChat
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
07-17 1186
一、关于 FastChat 二、安装 方法1：使用pip 方法2：从源码 三、模型权重 1、Vicuna 权重 2、其他模型 四、使用命令行界面进行推理 1、支持的模型 2、单GPU 3、多 GPU 4、仅 CPU 5、Metal 后端（带有Apple Silicon 或 AMD GPU 的 Mac计算机） 6、英特尔 XPU（英特尔数据中心和Arc A系列GPU） 7、Ascend NPU 8、内存不够 9、更多平台和量化 10、使用 modelscope 中的模型 五、使用Web GUI提供服务 1、启
FastChat模型 - 号称媲美ChatGPT的90%能力-安装及部署.docx
06-11
FastChat 模型安装及部署指南 FastChat 模型是一种号称媲美 ChatGPT 的 90% 能力的语言模型，具有强大的自然语言处理能力。在本文中，我们将详细介绍 FastChat 模型的安装及部署过程。 安装前的准备 在安装 ...
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06-11
《FastChat模型：一款接近ChatGPT能力的90%的智能聊天系统——安装与部署详解》 在当今人工智能领域，对话式AI模型已经成为研究和应用的热点。ChatGPT，由OpenAI开发的先进语言模型，以其强大的对话理解和生成能力...
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09-08 9887
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🚀 根据 GPT-4 的评估，Vicuna 达到了 ChatGPT/Bard 90%* 的质量，同时显着优于其他基线。用于训练、服务和评估大型语言模型的开放平台。发布 Vicuna 和 Chatbot Arena 的存储库。Chatbot Arena 从并列的 LLM 比赛中收集了超过 20 万个人投票，编制了。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。隆重推出 Vicuna，一款令人印象深刻的开源聊天机器人 GPT-4！FastChat 为。
探索FastChat：一款高效、灵活的即时通讯解决方案
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近来，大型语言模型的市场需求呈现出蓬勃发展的态势。然而，仅仅掌握模型的数据准备和训练是不够的，模型的部署方法也变得至关重要。在这篇文章中，我们将以Baichuan2为例，利用FastChat进行模型部署的实战操作。
FastChat-Vicuna开放，媲美ChatGPT的90%能力——从下载到安装、部署
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最近ChatGPT非常火，引爆了整个商业市场以及NLP学术界，但是ChatGPT很多东西都不开放，你也没法个人部署、研究于是很多大语言模型横空出世，在开放的大语言模型中，最近我认为效果很不错的是FastChat上的Vicuna，基于LLaMA做了二次调参训练，据官方称能达到ChatGPT的90%的能力。（具体能否达到这个值，可以直接去他们的Demo上试试）相关链接GitHub地址:Demo地址:博客与相关说明:注意安装教程时间为2023年4月8日2023年4月21日。
用通俗易懂的方式讲解大模型：使用 FastChat 部署 LLM 的体验太爽了
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FastChat[2]是一个用于训练、服务和评估基于大型语言模型的聊天机器人的开放平台。其核心功能包括：最先进 LLM 模型的权重、训练代码和评估代码。带有 WebUI 和与 OpenAI 兼容的 RESTful API 的分布式多模型服务系统。其实 FastChat 的功能非常强大，今天介绍的部署功能只是冰山一角，如果你对 FastChat 感兴趣的话，可以去官方仓库查看更多的信息。今天的文章就到这里，如果在部署的过程中遇到问题，欢迎在评论区讨论。
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### 部署Qwen-7B聊天模型至FastChat平台 为了成功在FastChat平台上部署Qwen-7B聊天模型，需遵循一系列配置步骤以确保最佳性能和兼容性。 #### 安装依赖库 首先，安装必要的Python包来支持模型加载和服务启动。这...
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