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vLLM Chat

vLLM 可以部署為模仿 OpenAI API 協定的伺服器。這使得 vLLM 可以作為使用 OpenAI API 的應用程式的直接替換。此伺服器可以使用與 OpenAI API 相同的格式進行查詢。

總覽​

這將幫助您開始使用 vLLM 聊天模型，它利用了 langchain-openai 套件。有關所有 ChatOpenAI 功能和配置的詳細文件，請前往 API 參考。

整合細節​

類別套件本地可序列化JS 支援套件下載次數套件最新版本
ChatOpenAIlangchain_openai✅beta❌PyPI - DownloadsPyPI - Version

模型功能​

特定模型功能（例如工具調用、對多模態輸入的支援、對 token 層級串流的支援等）將取決於託管模型。

設定​

請參閱 vLLM 文件 此處。

若要透過 LangChain 存取 vLLM 模型，您需要安裝 langchain-openai 整合套件。

憑證​

身份驗證將取決於推論伺服器的具體細節。

如果您想要取得模型調用的自動追蹤，您也可以設定您的 LangSmith API 金鑰，方法是取消註解下方內容

# os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"
# os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")

安裝​

LangChain vLLM 整合可以透過 langchain-openai 套件存取

%pip install -qU langchain-openai

實例化​

現在我們可以實例化我們的模型物件並產生聊天完成

from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
from langchain_core.prompts.chat import (
    ChatPromptTemplate,
    HumanMessagePromptTemplate,
    SystemMessagePromptTemplate,
)
from langchain_openai import ChatOpenAI
inference_server_url = "https://#:8000/v1"

llm = ChatOpenAI(
    model="mosaicml/mpt-7b",
    openai_api_key="EMPTY",
    openai_api_base=inference_server_url,
    max_tokens=5,
    temperature=0,
)

調用​

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)

鏈接​

我們可以像這樣使用提示範本鏈接我們的模型

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 參考：ChatPromptTemplate

API 參考​

有關透過 langchain-openai 公開的所有功能和配置的詳細文件，請前往 API 參考：https://langchain-python.dev.org.tw/api_reference/openai/chat_models/langchain_openai.chat_models.base.ChatOpenAI.html

也請參考 vLLM 文件。

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