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vLLM Chat

vLLM 可以部署为模仿 OpenAI API 协议的服务器。这使得 vLLM 可以用作使用 OpenAI API 的应用程序的直接替代品。此服务器可以使用与 OpenAI API 相同的格式进行查询。

概述​

这将帮助您开始使用 vLLM 聊天模型，它利用了 langchain-openai 包。有关所有 ChatOpenAI 功能和配置的详细文档，请访问 API 参考。

集成详情​

类包本地可序列化JS 支持包下载量包最新版本
ChatOpenAIlangchain_openai✅beta❌PyPI - DownloadsPyPI - Version

模型功能​

具体的模型功能（例如工具调用、对多模态输入的支持、对令牌级流的支持等）将取决于托管模型。

设置​

请参阅 vLLM 文档 此处。

要通过 LangChain 访问 vLLM 模型，您需要安装 langchain-openai 集成包。

凭证​

身份验证将取决于推理服务器的具体情况。

如果您想获得模型调用的自动追踪，您还可以通过取消注释下方内容来设置您的 LangSmith API 密钥

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

安装​

可以通过 langchain-openai 包访问 LangChain vLLM 集成

%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,
)

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)

链接​

我们可以像这样使用提示模板链接我们的模型

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 参考：ChatPromptTemplate

API 参考​

有关通过 langchain-openai 公开的所有功能和配置的详细文档，请访问 API 参考：https://python.langchain.ac.cn/api_reference/openai/chat_models/langchain_openai.chat_models.base.ChatOpenAI.html

另请参阅 vLLM 文档。

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