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https://github.com/RYDE-WORK/Langchain-Chatchat.git
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* 添加LLM模型切换功能，需要在server_config中设置可切换的模型 * add tests for api.py/llm_model/* * - 支持模型切换 - 支持智普AI线上模型 - startup.py增加参数`--api-worker`，自动运行所有的线上API模型。使用`-a (--all-webui), --all-api`时默认开启该选项 * 修复被fastchat覆盖的标准输出 * 对fastchat日志进行更细致的控制，startup.py中增加-q(--quiet)开关，可以减少无用的fastchat日志输出 * 修正chatglm api的对话模板 Co-authored-by: liunux4odoo <liunu@qq.com>
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from .model_config import LLM_MODEL, llm_model_dict, LLM_DEVICE
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import httpx
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# 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。
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HTTPX_DEFAULT_TIMEOUT = 300.0
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# API 是否开启跨域，默认为False，如果需要开启，请设置为True
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# is open cross domain
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OPEN_CROSS_DOMAIN = False
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# 各服务器默认绑定host
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DEFAULT_BIND_HOST = "127.0.0.1"
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# webui.py server
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WEBUI_SERVER = {
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"host": DEFAULT_BIND_HOST,
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"port": 8501,
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}
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# api.py server
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API_SERVER = {
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"host": DEFAULT_BIND_HOST,
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"port": 7861,
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}
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# fastchat openai_api server
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FSCHAT_OPENAI_API = {
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"host": DEFAULT_BIND_HOST,
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"port": 8888, # model_config.llm_model_dict中模型配置的api_base_url需要与这里一致。
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}
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# fastchat model_worker server
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# 这些模型必须是在model_config.llm_model_dict中正确配置的。
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# 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
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FSCHAT_MODEL_WORKERS = {
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# 所有模型共用的默认配置，可在模型专项配置或llm_model_dict中进行覆盖。
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"default": {
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"host": DEFAULT_BIND_HOST,
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"port": 20002,
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"device": LLM_DEVICE,
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# 多卡加载需要配置的参数
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# "gpus": None, # 使用的GPU，以str的格式指定，如"0,1"
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# "num_gpus": 1, # 使用GPU的数量
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# "max_gpu_memory": "20GiB", # 每个GPU占用的最大显存
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# 以下为非常用参数，可根据需要配置
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# "load_8bit": False, # 开启8bit量化
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# "cpu_offloading": None,
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# "gptq_ckpt": None,
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# "gptq_wbits": 16,
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# "gptq_groupsize": -1,
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# "gptq_act_order": False,
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# "awq_ckpt": None,
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# "awq_wbits": 16,
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# "awq_groupsize": -1,
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# "model_names": [LLM_MODEL],
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# "conv_template": None,
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# "limit_worker_concurrency": 5,
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# "stream_interval": 2,
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# "no_register": False,
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},
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"baichuan-7b": { # 使用default中的IP和端口
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"device": "cpu",
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},
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"chatglm-api": { # 请为每个在线API设置不同的端口
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"port": 20003,
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},
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}
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# fastchat multi model worker server
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FSCHAT_MULTI_MODEL_WORKERS = {
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# TODO:
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}
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# fastchat controller server
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FSCHAT_CONTROLLER = {
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"host": DEFAULT_BIND_HOST,
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"port": 20001,
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"dispatch_method": "shortest_queue",
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||
}
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