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CPM-9G-8B
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quick_start_clean/readmes/quick_start.md
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@ -469,11 +469,11 @@ python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--dtype auto \ --dtype auto \
--trust-remote-code \ --trust-remote-code \
--api-key CPMAPI --api-key CPMAPI
#与离线批量推理类似，使用端侧2B模型，tokenizer-mode为"auto" #与离线批量推理类似，使用端侧2B模型，tokenizer-mode为"auto"
#dtype为模型数据类型，设置为"auto"即可 #dtype为模型数据类型，设置为"auto"即可
#api-key为可选项，可在此处指定你的api密钥 #api-key为可选项，可在此处指定你的api密钥
``` ```
8B百亿SFT模型： 8B百亿SFT模型：
```shell ```shell
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
@ -481,11 +481,11 @@ python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--tokenizer-mode cpm \ --tokenizer-mode cpm \
--dtype auto \ --dtype auto \
--api-key CPMAPI --api-key CPMAPI
#与离线批量推理类似，使用8B百亿SFT模型，tokenizer-mode为"cpm" #与离线批量推理类似，使用8B百亿SFT模型，tokenizer-mode为"cpm"
``` ```
执行对应指令后，默认在http://localhost:8000地址上启动服务，启动成功后终端会出现如下提示： 执行对应指令后，默认在http://localhost:8000地址上启动服务，启动成功后终端会出现如下提示：
```shell ```shell
INFO: Started server process [950965] INFO: Started server process [950965]
INFO: Waiting for application startup. INFO: Waiting for application startup.
@ -495,9 +495,9 @@ INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit)
2. 调用API： 2. 调用API：
启动服务端成功后，重新打开一个终端，可参考执行以下python脚本： 启动服务端成功后，重新打开一个终端，可参考执行以下python脚本：
``` python ``` python
from openai import OpenAI from openai import OpenAI
# 如果启动服务时指定了api密钥，需要修改为对应的密钥，否则为"EMPTY" # 如果启动服务时指定了api密钥，需要修改为对应的密钥，否则为"EMPTY"
openai_api_key = "CPMAPI" openai_api_key = "CPMAPI"
openai_api_base = "http://localhost:8000/v1" openai_api_base = "http://localhost:8000/v1"