Langchain-Chatchat/configs/server_config.py.example
liunux4odoo d316efe8d3
release 0.2.6 (#1815)
## 🛠 新增功能

- 支持百川在线模型 (@hzg0601 @liunux4odoo in #1623)
- 支持 Azure OpenAI 与 claude 等 Langchain 自带模型 (@zRzRzRzRzRzRzR in #1808)
- Agent 功能大量更新,支持更多的工具、更换提示词、检索知识库 (@zRzRzRzRzRzRzR in #1626 #1666 #1785)
- 加长 32k 模型的历史记录 (@zRzRzRzRzRzRzR in #1629 #1630)
- *_chat 接口支持 max_tokens 参数 (@liunux4odoo in #1744)
- 实现 API 和 WebUI 的前后端分离 (@liunux4odoo in #1772)
- 支持 zlilliz 向量库 (@zRzRzRzRzRzRzR in #1785)
- 支持 metaphor 搜索引擎 (@liunux4odoo in #1792)
- 支持 p-tuning 模型 (@hzg0601 in #1810)
- 更新完善文档和 Wiki (@imClumsyPanda @zRzRzRzRzRzRzR @glide-the in #1680 #1811)

## 🐞 问题修复

- 修复 bge-* 模型匹配超过 1 的问题 (@zRzRzRzRzRzRzR in #1652)
- 修复系统代理为空的问题 (@glide-the in #1654)
- 修复重建知识库时 `d == self.d assert error` (@liunux4odoo in #1766)
- 修复对话历史消息错误 (@liunux4odoo in #1801)
- 修复 OpenAI 无法调用的 bug (@zRzRzRzRzRzRzR in #1808)
- 修复 windows下 BIND_HOST=0.0.0.0 时对话出错的问题 (@hzg0601 in #1810)
2023-10-20 23:16:06 +08:00

133 lines
4.1 KiB
Plaintext
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import sys
from configs.model_config import LLM_DEVICE
# httpx 请求默认超时时间(秒)。如果加载模型或对话较慢,出现超时错误,可以适当加大该值。
HTTPX_DEFAULT_TIMEOUT = 300.0
# API 是否开启跨域默认为False如果需要开启请设置为True
# is open cross domain
OPEN_CROSS_DOMAIN = False
# 各服务器默认绑定host。如改为"0.0.0.0"需要修改下方所有XX_SERVER的host
DEFAULT_BIND_HOST = "0.0.0.0" if sys.platform != "win32" else "127.0.0.1"
# webui.py server
WEBUI_SERVER = {
"host": DEFAULT_BIND_HOST,
"port": 8501,
}
# api.py server
API_SERVER = {
"host": DEFAULT_BIND_HOST,
"port": 7861,
}
# fastchat openai_api server
FSCHAT_OPENAI_API = {
"host": DEFAULT_BIND_HOST,
"port": 20000,
}
# fastchat model_worker server
# 这些模型必须是在model_config.MODEL_PATH或ONLINE_MODEL中正确配置的。
# 在启动startup.py时可用通过`--model-worker --model-name xxxx`指定模型不指定则为LLM_MODEL
# 必须在这里添加的模型才会出现在WEBUI中可选模型列表里LLM_MODEL会自动添加
FSCHAT_MODEL_WORKERS = {
# 所有模型共用的默认配置,可在模型专项配置中进行覆盖。
"default": {
"host": DEFAULT_BIND_HOST,
"port": 20002,
"device": LLM_DEVICE,
# False,'vllm',使用的推理加速框架,使用vllm如果出现HuggingFace通信问题参见doc/FAQ
# vllm对一些模型支持还不成熟暂时默认关闭
"infer_turbo": False,
# model_worker多卡加载需要配置的参数
# "gpus": None, # 使用的GPU以str的格式指定如"0,1"如失效请使用CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1"等形式指定
# "num_gpus": 1, # 使用GPU的数量
# "max_gpu_memory": "20GiB", # 每个GPU占用的最大显存
# 以下为model_worker非常用参数可根据需要配置
# "load_8bit": False, # 开启8bit量化
# "cpu_offloading": None,
# "gptq_ckpt": None,
# "gptq_wbits": 16,
# "gptq_groupsize": -1,
# "gptq_act_order": False,
# "awq_ckpt": None,
# "awq_wbits": 16,
# "awq_groupsize": -1,
# "model_names": [LLM_MODEL],
# "conv_template": None,
# "limit_worker_concurrency": 5,
# "stream_interval": 2,
# "no_register": False,
# "embed_in_truncate": False,
# 以下为vllm_woker配置参数,注意使用vllm必须有gpu仅在Linux测试通过
# tokenizer = model_path # 如果tokenizer与model_path不一致在此处添加
# 'tokenizer_mode':'auto',
# 'trust_remote_code':True,
# 'download_dir':None,
# 'load_format':'auto',
# 'dtype':'auto',
# 'seed':0,
# 'worker_use_ray':False,
# 'pipeline_parallel_size':1,
# 'tensor_parallel_size':1,
# 'block_size':16,
# 'swap_space':4 , # GiB
# 'gpu_memory_utilization':0.90,
# 'max_num_batched_tokens':2560,
# 'max_num_seqs':256,
# 'disable_log_stats':False,
# 'conv_template':None,
# 'limit_worker_concurrency':5,
# 'no_register':False,
# 'num_gpus': 1
# 'engine_use_ray': False,
# 'disable_log_requests': False
},
# 可以如下示例方式更改默认配置
# "baichuan-7b": { # 使用default中的IP和端口
# "device": "cpu",
# },
"zhipu-api": { # 请为每个要运行的在线API设置不同的端口
"port": 21001,
},
# "minimax-api": {
# "port": 21002,
# },
# "xinghuo-api": {
# "port": 21003,
# },
# "qianfan-api": {
# "port": 21004,
# },
# "fangzhou-api": {
# "port": 21005,
# },
# "qwen-api": {
# "port": 21006,
# },
# "baichuan-api": {
# "port": 21007,
# },
}
# fastchat multi model worker server
FSCHAT_MULTI_MODEL_WORKERS = {
# TODO:
}
# fastchat controller server
FSCHAT_CONTROLLER = {
"host": DEFAULT_BIND_HOST,
"port": 20001,
"dispatch_method": "shortest_queue",
}