使用vLLM部署自己的AI聊天服务器:从入门到实践

vLLM是一个用于大语言模型服务的高性能框架。高吞吐量:通过优化的推理引擎,vLLM能够处理大量并发请求。低延迟:采用创新的调度算法,最小化请求的等待时间。兼容性:支持多种流行的语言模型,如GPT、LLaMA、OP...

LLM部署,并发控制,流式响应(Python,Qwen2+FastAPI)

本文实现了工程实践下并发控制下LLM服务器部署并提供流式响应。使得LLM服务器可以同时处理多个请求,并实现“当请求达到一定数量后,直接拒绝后续的推理请求”功能,防止服务器过载以及排队时间过长影响用户体验(直接告知...

AI模型部署:Triton+vLLM部署大模型Qwen-Chat实践

而在Triton+vLLM的组合中,Triton不会做任何的调度处理,而是将请求全部打给vLLM,让vLLM根据PagedAttention和异步API自行处理请求,vLLM的调度策略更适配大语言模型decode...

【大模型】Ollama+open-webui/Anything LLM部署本地大模型构建RAG个人知识库教程(Mac)

如果需要,可以使用AnythingLLM的开发者API进行自定义集成,以满足特定的业务需求。_open-webui自定义知识库...