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convert.py	add stream inference output function	2024-03-14 17:38:39 +08:00
deploy_llm_8b_demo.py	add stream inference output function	2024-03-14 17:38:39 +08:00
request_demo.py	add stream inference output function	2024-03-14 17:38:39 +08:00
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demo使用方法

环境安装

docker 路径：

由于流式输出需要特定的环境依赖，因此在新的env下进行推理和输出 conda activate stream_info

1 将模型进行convert处理，将训练模型转换成流式输出支持的格式 python convert.py

2 模型推理: python deploy_llm_8b_demo.py (1) 设置CUDA_VISIBLE_DEVICES的数目 (2) 修改LocalLoader 中的实际使用模型的属性 (3) 在修改LocalLoader调用的时候，修改流式输出模型位置及其词表

3 测试请求：python request_demo.py 若不清楚请求的ip port，可以在推理阶段保存的log文件（error_8b.log）中找到