PPL LLM Serving 项目使用教程
2025-04-18 09:54:41作者:俞予舒Fleming
1. 项目目录结构及介绍
PPL LLM Serving 项目是一个基于 PPL.LLM 系统的服务端项目,用于支持各种大型语言模型(LLMs)的推理服务。以下是项目的目录结构及其简要介绍:
cmake/: 存储项目的 CMake 配置文件。docs/: 可能包含项目文档和相关说明。samples/: 存储示例代码和测试数据。src/: 源代码目录,包含项目的核心实现。test/: 测试代码目录,用于验证项目的功能和性能。tools/: 包含辅助工具和脚本,如客户端示例和性能测试工具。.clang-format: Clang 格式化配置文件。.gitignore: 指定 Git 忽略的文件和目录。CMakeLists.txt: 项目的主要 CMake 配置文件。LICENSE: 项目的许可协议文件,本项目采用 Apache-2.0 许可。README.md: 项目的自述文件,通常包含项目描述、安装和使用说明。build.sh: 构建脚本,用于编译项目。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 ppl_llm_server,它是一个可执行文件,用于启动模型服务。以下是启动服务的示例命令:
./ppl_llm_server \
--model-dir /data/model \
--model-param-path /data/model/params.json \
--tokenizer-path /data/tokenizer.model \
--tensor-parallel-size 1 \
--top-p 0.0 \
--top-k 1 \
--max-tokens-scale 0.94 \
--max-input-tokens-per-request 4096 \
--max-output-tokens-per-request 4096 \
--max-total-tokens-per-request 8192 \
--max-running-batch 1024 \
--max-tokens-per-step 8192 \
--host 127.0.0.1 \
--port 23333
在这个命令中,你需要提供正确的模型目录、模型参数路径和分词器路径等参数。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要是通过命令行参数进行配置。在上述启动命令中,我们可以看到一些主要的配置参数:
--model-dir: 指定模型存储的目录。--model-param-path: 指定模型参数的路径。--tokenizer-path: 指定分词器模型的路径。--tensor-parallel-size: 设置张量并行的大小。--top-p: 设置生成的文本的多样性。--top-k: 设置生成过程中考虑的最高概率词汇的数量。--max-tokens-scale: 设置最大令牌数的缩放比例。--max-input-tokens-per-request: 设置每个请求允许的最大输入令牌数。--max-output-tokens-per-request: 设置每个请求允许的最大输出令牌数。--max-total-tokens-per-request: 设置每个请求允许的最大总令牌数。--max-running-batch: 设置同时运行的最大批处理请求数量。--max-tokens-per-step: 设置每步允许的最大令牌数。--host: 设置服务监听的地址。--port: 设置服务监听的端口。
这些参数可以根据实际需求进行调整,以适应不同的服务场景。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
187
206
暂无简介
Dart
630
143
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
242
316
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
383
3.63 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
210
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
292
104
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++
649
267
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858