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api_calls_zh
该文档是
scripts/openai_server_demo/README.md的镜像，由@sunyuhan19981208在一期项目中提供该PR。更加详细的OpenAI API信息：https://platform.openai.com/docs/api-reference
这是一个使用fastapi实现的简易的仿OpenAI API风格的服务器DEMO，您可以使用这个API DEMO来快速搭建基于中文大模型的个人网站以及其他有趣的WEB DEMO。
安装依赖
$ pip install fastapi uvicorn shortuuid sse_starlette启动脚本：
$ python scripts/openai_server_demo/openai_api_server.py --base_model /path/to/base_model --gpus 0,1参数说明：
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--base_model {base_model}：存放HF格式的LLaMA-2模型权重和配置文件的目录，可以是合并后的中文Alpaca-2模型（此时无需提供--lora_model），也可以是转后HF格式后的原版LLaMA-2模型（需要提供--lora_model） -
--lora_model {lora_model}：中文Alpaca-2 LoRA解压后文件所在目录，也可使用🤗Model Hub模型调用名称。若不提供此参数，则只加载--base_model指定的模型 -
--tokenizer_path {tokenizer_path}：存放对应tokenizer的目录。若不提供此参数，则其默认值与--lora_model相同；若也未提供--lora_model参数，则其默认值与--base_model相同 -
--only_cpu：仅使用CPU进行推理 -
--gpus {gpu_ids}：指定使用的GPU设备编号，默认为0。如使用多张GPU，以逗号分隔，如0,1,2 -
--load_in_8bit或--load_in_4bit：使用8bit或4bit模型进行推理，可节省显存，但可能影响模型效果 -
--alpha {alpha}：使用NTK方法拓展上下文长度的系数，可以提升可处理的输入长度。默认为1。如果不知道怎么设置，可以保持默认值，或设为"auto"
有关completion的中文翻译，李宏毅教授将其翻译为文字接龙 https://www.youtube.com/watch?v=yiY4nPOzJEg
最基础的API接口，输入prompt，输出语言大模型的文字接龙（completion）结果。
API DEMO内置有prompt模板，prompt将被套入instruction模板中，这里输入的prompt应更像指令而非对话。
请求command：
curl http://localhost:19327/v1/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"prompt": "告诉我中国的首都在哪里"
}'json返回体：
{
"id": "cmpl-3watqWsbmYgbWXupsSik7s",
"object": "text_completion",
"created": 1686067311,
"model": "chinese-llama-alpaca-2",
"choices": [
{
"index": 0,
"text": "中国的首都是北京。"
}
]
}请求command：
curl http://localhost:19327/v1/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"prompt": "告诉我中国和美国分别各有哪些优点缺点",
"max_tokens": 90,
"temperature": 0.7,
"num_beams": 4,
"top_k": 40
}'json返回体：
{
"id": "cmpl-PvVwfMq2MVWHCBKiyYJfKM",
"object": "text_completion",
"created": 1686149471,
"model": "chinese-llama-alpaca-2",
"choices": [
{
"index": 0,
"text": "中国的优点是拥有丰富的文化和历史，而美国的优点是拥有先进的科技和经济体系。"
}
]
}有关Decoding策略，更加详细的细节可以参考 https://towardsdatascience.com/the-three-decoding-methods-for-nlp-23ca59cb1e9d 该文章详细讲述了三种LLaMA会用到的Decoding策略：Greedy Decoding、Random Sampling 和 Beam Search，Decoding策略是top_k、top_p、temperature、num_beam等高级参数的基础。
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prompt: 生成文字接龙（completion）的提示。 -
max_tokens: 新生成的句子的token长度。 -
temperature: 在0和2之间选择的采样温度。较高的值如0.8会使输出更加随机，而较低的值如0.2则会使其输出更具有确定性。temperature越高，使用随机采样最为decoding的概率越大。 -
num_beams: 当搜索策略为束搜索（beam search）时，该参数为在束搜索（beam search）中所使用的束个数，当num_beams=1时，实际上就是贪心搜索（greedy decoding）。 -
top_k: 在随机采样（random sampling）时，前top_k高概率的token将作为候选token被随机采样。 -
top_p: 在随机采样（random sampling）时，累积概率超过top_p的token将作为候选token被随机采样，越低随机性越大，举个例子，当top_p设定为0.6时，概率前5的token概率分别为{0.23, 0.20, 0.18, 0.11, 0.10}时，前三个token的累积概率为0.61，那么第4个token将被过滤掉，只有前三的token将作为候选token被随机采样。 -
repetition_penalty: 重复惩罚，具体细节可以参考这篇文章：https://arxiv.org/pdf/1909.05858.pdf 。 -
do_sample: 启用随机采样策略。默认为true。
聊天接口支持多轮对话。
请求command：
curl http://localhost:19327/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"messages": [
{"role": "user","content": "给我讲一些有关杭州的故事吧"}
],
"repetition_penalty": 1.0
}'json返回体：
{
"id": "chatcmpl-5L99pYoW2ov5ra44Ghwupt",
"object": "chat.completion",
"created": 1686143170,
"model": "chinese-llama-alpaca-2",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "user",
"content": "给我讲一些有关杭州的故事吧"
}
},
{
"index": 1,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "好的，请问您对杭州有什么特别的偏好吗？"
}
}
]
}请求command：
curl http://localhost:19327/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"messages": [
{"role": "user","content": "给我讲一些有关杭州的故事吧"},
{"role": "assistant","content": "好的，请问您对杭州有什么特别的偏好吗？"},
{"role": "user","content": "我比较喜欢和西湖，可以给我讲一下西湖吗"}
],
"repetition_penalty": 1.0
}'json返回体：
{
"id": "chatcmpl-hmvrQNPGYTcLtmYruPJbv6",
"object": "chat.completion",
"created": 1686143439,
"model": "chinese-llama-alpaca-2",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "user",
"content": "给我讲一些有关杭州的故事吧"
}
},
{
"index": 1,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "好的，请问您对杭州有什么特别的偏好吗？"
}
},
{
"index": 2,
"message": {
"role": "user",
"content": "我比较喜欢和西湖，可以给我讲一下西湖吗"
}
},
{
"index": 3,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "是的，西湖是杭州最著名的景点之一，它被誉为“人间天堂”。 <\\s>"
}
}
]
}-
prompt: 生成文字接龙（completion）的提示。 -
max_tokens: 新生成的句子的token长度。 -
temperature: 在0和2之间选择的采样温度。较高的值如0.8会使输出更加随机，而较低的值如0.2则会使其输出更具有确定性。temperature越高，使用随机采样最为decoding的概率越大。 -
num_beams: 当搜索策略为束搜索（beam search）时，该参数为在束搜索（beam search）中所使用的束个数，当num_beams=1时，实际上就是贪心搜索（greedy decoding）。 -
top_k: 在随机采样（random sampling）时，前top_k高概率的token将作为候选token被随机采样。 -
top_p: 在随机采样（random sampling）时，累积概率超过top_p的token将作为候选token被随机采样，越低随机性越大，举个例子，当top_p设定为0.6时，概率前5的token概率分别为[0.23, 0.20, 0.18, 0.11, 0.10]时，前三个token的累积概率为0.61，那么第4个token将被过滤掉，只有前三的token将作为候选token被随机采样。 -
repetition_penalty: 重复惩罚，具体细节可以参考这篇文章：https://arxiv.org/pdf/1909.05858.pdf 。 -
do_sample: 启用随机采样策略。默认为true。 -
stream: OpenAI格式的流式返回。默认为false，设置为true时，会按照OpenAI的格式流式返回数据，可以作为任意基于ChatGPT的应用的后端。
文本嵌入向量有很多作用，包括但不限于基于大型文档问答、总结一本书中的内容、为大语言模型找到与当前用户输入最相近的记忆等等。
请求command：
curl http://localhost:19327/v1/embeddings \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"input": "今天天气真不错"
}'json返回体：
{
"object": "list",
"data": [
{
"object": "embedding",
"embedding": [
0.003643923671916127,
-0.0072653163224458694,
0.0075545101426541805,
....,
0.0045851171016693115
],
"index": 0
}
],
"model": "chinese-llama-alpaca-2"
}embedding向量的长度与所使用模型hidden size相同。比如当使用7B模型时，embedding的长度为4096。