HTTP API 參考

文字生成推理自定義API

有關如何與文字生成推理 API 互動的更多資訊，請檢視API 文件。

OpenAI Messages API

文字生成推理 (TGI) 現在支援 Messages API，該 API 與 OpenAI 的 Chat Completion API 完全相容。此功能從 1.4.0 版本開始提供。您可以使用 OpenAI 的客戶端庫或期望 OpenAI 模式的第三方庫與 TGI 的 Messages API 進行互動。以下是一些如何利用此相容性的示例。

注意： Messages API 從 TGI 1.4.0及以上版本開始支援。請確保您使用的是相容的版本以訪問此功能。

發起請求

您可以使用 curl 向 TGI 的 Messages API 發起請求。這是一個例子：

curl localhost:3000/v1/chat/completions \
    -X POST \
    -d '{
  "model": "tgi",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "You are a helpful assistant."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "What is deep learning?"
    }
  ],
  "stream": true,
  "max_tokens": 20
}' \
    -H 'Content-Type: application/json'

流式傳輸

您也可以使用 OpenAI 的 Python 客戶端庫來發起流式請求。方法如下：

from openai import OpenAI

# init the client but point it to TGI
client = OpenAI(
    base_url="https://:3000/v1",
    api_key="-"
)

chat_completion = client.chat.completions.create(
    model="tgi",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant." },
        {"role": "user", "content": "What is deep learning?"}
    ],
    stream=True
)

# iterate and print stream
for message in chat_completion:
    print(message)

同步

如果您更喜歡發起同步請求，可以這樣做：

from openai import OpenAI

# init the client but point it to TGI
client = OpenAI(
    base_url="https://:3000/v1",
    api_key="-"
)

chat_completion = client.chat.completions.create(
    model="tgi",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant." },
        {"role": "user", "content": "What is deep learning?"}
    ],
    stream=False
)

print(chat_completion)

Hugging Face 推理端點

Messages API 已與推理端點整合。現在，每個使用“文字生成推理”和具有聊天模板的 LLM 的端點都可以使用。以下是如何使用 OpenAI 的 Python 客戶端庫與 TGI 結合使用 IE 的示例：

注意： 請確保將 `base_url` 替換為您的端點 URL，並在 URL 末尾包含 `v1/`。`api_key` 應替換為您的 Hugging Face API 金鑰。

from openai import OpenAI

# init the client but point it to TGI
client = OpenAI(
    # replace with your endpoint url, make sure to include "v1/" at the end
    base_url="https://vlzz10eq3fol3429.us-east-1.aws.endpoints.huggingface.cloud/v1/",
    # replace with your API key
    api_key="hf_XXX"
)

chat_completion = client.chat.completions.create(
    model="tgi",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant." },
        {"role": "user", "content": "What is deep learning?"}
    ],
    stream=True
)

# iterate and print stream
for message in chat_completion:
    print(message.choices[0].delta.content, end="")

雲服務提供商

TGI 可以部署在各種雲服務提供商上，以實現可擴充套件和穩健的文字生成。其中一個提供商是 Amazon SageMaker，它最近添加了對 TGI 的支援。以下是如何在 Amazon SageMaker 上部署 TGI 的方法：

Amazon SageMaker

Amazon Sagemaker 原生支援 message API

import json
import sagemaker
import boto3
from sagemaker.huggingface import HuggingFaceModel, get_huggingface_llm_image_uri

try:
 role = sagemaker.get_execution_role()
except ValueError:
 iam = boto3.client('iam')
 role = iam.get_role(RoleName='sagemaker_execution_role')['Role']['Arn']

# Hub Model configuration. https://huggingface.co/models
hub = {
 'HF_MODEL_ID':'HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta',
 'SM_NUM_GPUS': json.dumps(1),
}

# create Hugging Face Model Class
huggingface_model = HuggingFaceModel(
 image_uri=get_huggingface_llm_image_uri("huggingface",version="3.3.4"),
 env=hub,
 role=role,
)

# deploy model to SageMaker Inference
predictor = huggingface_model.deploy(
 initial_instance_count=1,
 instance_type="ml.g5.2xlarge",
 container_startup_health_check_timeout=300,
  )

# send request
predictor.predict({
"messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant." },
        {"role": "user", "content": "What is deep learning?"}
    ]
})

< > 在 GitHub 上更新

text-generation-inference