本地私有化部署大模型RWKV-懒人包一键安装享受专属免费大模型-RWKV Runner

仓库地址：https://github.com/josStorer/RWKV-Runner

预设配置已经开启自定义CUDA算子加速，速度更快，且显存消耗更少。如果你遇到可能的兼容性问题，前往配置页面，关闭`使用自定义CUDA算子加速`

如果Windows Defender说这是一个病毒，你可以尝试下载v1.3.7_win.zip，然后让其自动更新到最新版，或添加信任

对于不同的任务，调整API参数会获得更好的效果，例如对于翻译任务，你可以尝试设置Temperature为1，Top_P为0.3

功能

RWKV模型管理，一键启动
与OpenAI API完全兼容，一切ChatGPT客户端，都是RWKV客户端。启动模型后，打开 http://127.0.0.1:8000/docs 查看详细内容
全自动依赖安装，你只需要一个轻巧的可执行程序
预设了2G至32G显存的配置，几乎在各种电脑上工作良好
自带用户友好的聊天和补全交互页面
易于理解和操作的参数配置
内置模型转换工具
内置下载管理和远程模型检视
内置一键LoRA微调
也可用作 OpenAI ChatGPT 和 GPT Playground 客户端
多语言本地化
主题切换
自动更新

API并发压力测试

ab -p body.json -T application/json -c 20 -n 100 -l http://127.0.0.1:8000/chat/completions

body.json:

{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ]
}

Embeddings API 示例

如果你在用langchain, 直接使用 OpenAIEmbeddings(openai_api_base="http://127.0.0.1:8000", openai_api_key="sk-")

import numpy as np
import requests


def cosine_similarity(a, b):
    return np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b))


values = [
    "I am a girl",
    "我是个女孩",
    "私は女の子です",
    "广东人爱吃福建人",
    "我是个人类",
    "I am a human",
    "that dog is so cute",
    "私はねこむすめです、にゃん♪",
    "宇宙级特大事件！号外号外！"
]

embeddings = []
for v in values:
    r = requests.post("http://127.0.0.1:8000/embeddings", json={"input": v})
    embedding = r.json()["data"][0]["embedding"]
    embeddings.append(embedding)

compared_embedding = embeddings[0]

embeddings_cos_sim = [cosine_similarity(compared_embedding, e) for e in embeddings]

for i in np.argsort(embeddings_cos_sim)[::-1]:
    print(f"{embeddings_cos_sim[i]:.10f} - {values[i]}")