vLLM 聊天
vLLM 可以部署为一个模仿 OpenAI API 协议的服务器。这使得 vLLM 能够作为使用 OpenAI API 的应用程序的直接替代品。该服务器可以使用与 OpenAI API 相同的格式进行查询。
概览
这将帮助您开始使用vLLM 聊天模型,这些模型利用了langchain-openai包。有关所有ChatOpenAI特性和配置的详细文档,请访问API参考。
集成详情
| 类 | 包 | 本地 | 可序列化的 | JS 支持 | 软件包下载 | 最新包裹 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ChatOpenAI | langchain_openai | ✅ | beta | ❌ |
模型特性
特定的模型功能——例如工具调用、对多模态输入的支持、对逐令牌流式传输的支持等——将取决于托管的模型。
设置
请参阅vLLM文档这里。
要通过LangChain访问vLLM模型,您需要安装langchain-openai集成包。
凭据
身份验证将取决于推理服务器的具体情况。
要启用模型调用的自动跟踪,请设置您的 LangSmith API 密钥:
# os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"
# os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")
安装
LangChain vLLM 集成可以通过 langchain-openai 包访问:
%pip install -qU langchain-openai
实例化
现在我们可以实例化我们的模型对象并生成聊天补全:
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
from langchain_core.prompts.chat import (
ChatPromptTemplate,
HumanMessagePromptTemplate,
SystemMessagePromptTemplate,
)
from langchain_openai import ChatOpenAI
API 参考:HumanMessage | SystemMessage | ChatPromptTemplate | HumanMessagePromptTemplate | SystemMessagePromptTemplate | ChatOpenAI
inference_server_url = "http://localhost:8000/v1"
llm = ChatOpenAI(
model="mosaicml/mpt-7b",
openai_api_key="EMPTY",
openai_api_base=inference_server_url,
max_tokens=5,
temperature=0,
)
调用
messages = [
SystemMessage(
content="You are a helpful assistant that translates English to Italian."
),
HumanMessage(
content="Translate the following sentence from English to Italian: I love programming."
),
]
llm.invoke(messages)
AIMessage(content=' Io amo programmare', additional_kwargs={}, example=False)
链式调用
我们可以像这样将我们的模型与提示模板链接:
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
prompt = ChatPromptTemplate(
[
(
"system",
"You are a helpful assistant that translates {input_language} to {output_language}.",
),
("human", "{input}"),
]
)
chain = prompt | llm
chain.invoke(
{
"input_language": "English",
"output_language": "German",
"input": "I love programming.",
}
)
API 参考:ChatPromptTemplate
API 参考
有关通过 langchain-openai 暴露的所有功能和配置的详细文档,请访问API参考: https://python.langchain.com/api_reference/openai/chat_models/langchain_openai.chat_models.base.ChatOpenAI.html
同时参考vLLM的文档。