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 可以作为即插即用型替代方案，用于使用 OpenAI API 的应用程序。此服务器的查询格式与 OpenAI API 的查询格式相同。

概览

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，请前往 API 参考。

集成详情

类	包	本地	可序列化	JS 支持	包下载	包最新版本
ChatOpenAI	langchain_openai	✅	beta	❌

模型特性

特定的模型特性，例如工具调用、多模态输入支持、Token 级别流式传输支持等，将取决于所托管的模型。

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。

为了使您的模型调用能够被自动追踪，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 的 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 Reference: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起来：

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 Reference:ChatPromptTemplate

API 参考

有关 langchain-openai 提供的所有功能和配置的详细文档，请参阅 API 参考：https://python.langchain.com/api_reference/openai/chat_models/langchain_openai.chat_models.base.ChatOpenAI.html

另请参阅 vLLM 的 文档。

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