API for Open LLMs

开源大模型的统一后端接口，与 OpenAI 的响应保持一致

🐼 模型

支持多种开源大模型

• ChatGLM

• Chinese-LLaMA-Alpaca

• Phoenix

• MOSS

🐳 环境配置

docker启动（推荐）

构建镜像

docker build -t llm-api:pytorch .

启动容器

docker run -it -d --gpus all --ipc=host --net=host -p 80:80 --name=chatglm \
    --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 \
    -v `pwd`:/workspace \
    llm-api:pytorch \
    python main.py \
    --port 80 \
    --allow-credentials \
    --model_name chatglm \
    --model_path THUDM/chatglm-6b \
    --embedding_name GanymedeNil/text2vec-large-chinese

主要参数含义：

• model_name: 模型名称，如chatglm、phoenix、moss等

• model_path: 开源大模型的文件所在路径

• embedding_name: 嵌入模型的文件所在路径

本地启动

安装 pytorch 环境

conda create -n pytorch python=3.8
conda activate pytorch
conda install pytorch cudatoolkit -c pytorch

安装依赖包

pip install -r requirements.txt

启动后端

python main.py \
    --port 80 \
    --allow-credentials \
    --model_path THUDM/chatglm-6b \
    --embedding_name GanymedeNil/text2vec-large-chinese

🤖 使用方式

环境变量

• OPENAI_API_KEY: 此处随意填一个字符串即可

• OPENAI_API_BASE: 后端启动的接口地址，如：http://192.168.0.xx:80/v1

openai-python

Chat Completions

import openai

openai.api_base = "http://192.168.0.xx:80/v1"

# Enter any non-empty API key to pass the client library's check.
openai.api_key = "xxx"

# Enter any non-empty model name to pass the client library's check.
completion = openai.ChatCompletion.create(
    model="chatglm-6b",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "你好"},
    ],
    stream=False,
)

print(completion.choices[0].message.content)
# 你好👋！我是人工智能助手 ChatGLM-6B，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。

Completions

import openai

openai.api_base = "http://192.168.0.xx:80/v1"

# Enter any non-empty API key to pass the client library's check.
openai.api_key = "xxx"

# Enter any non-empty model name to pass the client library's check.
completion = openai.Completion.create(prompt="你好", model="chatglm-6b")

print(completion.choices[0].text)
# 你好👋！我是人工智能助手 ChatGLM-6B，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。

Embeddings

import openai

openai.api_base = "http://192.168.0.xx:80/v1"

# Enter any non-empty API key to pass the client library's check.
openai.api_key = "xxx"

# compute the embedding of the text
embedding = openai.Embedding.create(
    input="什么是chatgpt？", 
    model="text2vec-large-chinese"
)

print(embedding['data'][0]['embedding'])

langchain

Chat Completions

import os

os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "http://192.168.0.xx:80/v1"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "xxx"

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import HumanMessage

chat = ChatOpenAI()
print(chat([HumanMessage(content="你好")]))
# content='你好👋！我是人工智能助手 ChatGLM-6B，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。' additional_kwargs={}

Completions

import os

os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "http://192.168.0.xx:80/v1"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "xxx"

from langchain.llms import OpenAI

llm = OpenAI()
print(llm("你好"))
# 你好👋！我是人工智能助手 ChatGLM-6B，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。

Embeddings

import os

os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "http://192.168.0.xx:80/v1"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "xxx"

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

embeddings = OpenAIEmbeddings()
query_result = embeddings.embed_query("什么是chatgpt？")
print(query_result)

可接入的项目

通过修改上面的 OPENAI_API_BASE 环境变量，大部分的 chatgpt 应用和前后端项目都可以无缝衔接！

• ChatGPT-Next-Web

docker run -d -p 3000:3000 \
   -e OPENAI_API_KEY="sk-xxxx" \
   -e BASE_URL="http://192.168.0.xx:80" \
   yidadaa/chatgpt-next-web

• dify