InternLM/LMDeploy项目中的API服务会话长度参数变更解析
2025-06-01 13:46:02作者:仰钰奇
在InternLM/LMDeploy项目中,近期对命令行接口(CLI)工具进行了重要升级,将参数解析方式从Fire包切换到了Argument Parser。这一变更带来了参数命名规范的调整,特别是影响到了api_server服务中的会话长度参数设置。
参数命名规范变更
在旧版本中,用户可以通过--session_len参数来设置API服务的会话长度。但在新版本中,这个参数已经被调整为--session-len,遵循了更标准的命令行参数命名规范。这种变化虽然看似微小,但对于自动化脚本和用户习惯都会产生一定影响。
技术背景
Argument Parser是Python标准库argparse提供的参数解析工具,相比Fire包具有以下优势:
- 更严格的参数验证机制
- 更好的帮助信息生成
- 更一致的命令行参数规范
- 更强的类型检查能力
这种变更反映了项目向更规范、更健壮的方向发展。
如何获取最新参数信息
用户可以通过以下命令查看api_server服务的详细参数信息:
lmdeploy serve api_server -h
这个命令将列出所有可用的参数及其说明,包括新版本的--session-len参数。
影响范围
这一变更主要影响以下场景:
- 自动化部署脚本中使用
--session_len参数的场景 - 文档中关于API服务配置的部分
- 用户自定义的部署脚本和配置
最佳实践建议
对于需要设置会话长度的用户,建议:
- 更新所有脚本和文档中的参数名称
- 使用
-h参数定期检查命令帮助信息 - 在关键部署前进行充分测试
这种参数规范的统一将有助于提升项目的整体一致性和用户体验,虽然短期内可能需要用户进行一些适配工作,但从长远来看将降低维护成本和提高可靠性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
668
154
Ascend Extension for PyTorch
Python
218
236
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
305
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
257
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
63
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
652
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
876
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
133
866