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vLLM 可以作为服务器部署，模拟 OpenAI API 协议。这使得 vLLM 可以作为使用 OpenAI API 的应用程序的直接替代品。此服务器可以以与 OpenAI API 相同的格式进行查询。

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概述

本指南将帮助您开始使用 vLLM 聊天模型，该模型利用 langchain-openai 包。有关所有 ChatOpenAI 功能和配置的详细文档，请前往 API 参考。

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集成详情

类包可序列化JS 支持下载量版本
ChatOpenAIlangchain_openaibeta❌PyPI - DownloadsPyPI - Version

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模型功能

工具调用、多模态输入支持、token 级别流式传输等具体模型功能将取决于托管的模型。

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设置

请参阅 vLLM 文档 此处。 要通过 LangChain 访问 vLLM 模型，您需要安装 langchain-openai 集成包。

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凭据

身份验证将取决于推理服务器的具体情况。 要启用模型调用的自动追踪，请设置您的 LangSmith API key： 
os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"
os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")

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安装

LangChain vLLM 集成可通过 langchain-openai 包访问： 
pip install -qU langchain-openai

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实例化

现在我们可以实例化模型对象并生成聊天补全： 
from langchain.messages import HumanMessage, SystemMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI

inference_server_url = "http://localhost:8000/v1"

llm = ChatOpenAI(
    model="mosaicml/mpt-7b",
    api_key="your api key goes here",
    base_url=inference_server_url,
    max_tokens=5,
    temperature=0,
)

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调用

messages = [
    SystemMessage(
        content="You are a helpful assistant that translates English to Italian."
    ),
    HumanMessage(
        content="Translate the following sentence from English to Italian: I love programming."
    ),
]
llm.invoke(messages)

AIMessage(content=' Io amo programmare', additional_kwargs={}, example=False)

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API 参考

有关通过 langchain-openai 公开的所有功能和配置的详细文档，请前往 API 参考：python.langchain.com/api_reference/openai/chat_models/langchain_openai.chat_models.base.ChatOpenAI.html 也请参阅 vLLM 文档。
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