| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ||||||
| 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
| 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
| 30 |
- llm
- nccl
- prompt
- Text-to-Image
- ViT
- instruction tuning
- langchain
- glibcxx
- CPT
- gemma-3
- PEFT
- vLLM
- Mac
- llama-4
- llama-4-scout-17b-16e-instruct
- backbone
- Lora
- gemma-3-27b-it
- Python
- torch._C._cuda_getDeviceCount()
- diffusion
- ubuntu
- transformer
- Gemma
- aimv2
- sfttrainer
- tensor-parallel
- multi-gpu
- openAI
- Fine-tuning
- Today
- Total
목록openAI (2)
꾸준하게
Rich를 사용하면 Python 출력을 더 이쁘게 할 수 있다.이를 OpenAI API를 이용하여 비동기 Streaming 방식으로 작동하도록 코드를 구현해보았다.Code"""OpenAI API 비동기 스트리밍 + Rich 라이브러리 예제필요한 패키지 설치:pip install openai rich"""from dotenv import load_dotenvimport asyncioimport osfrom openai import AsyncOpenAIfrom rich.console import Consolefrom rich.panel import Panelfrom rich.markdown import Markdownfrom rich.live import Livefrom rich.spinner import ..
```# LlamaCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server\ --model unsloth/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct \ --served-model-name Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct \ --tensor_parallel_size 8 \ --dtype bfloat16 \ --max-model-len 128000 \ # 131072 > 65GB --max-num-batched-tokens=1408000 \ # 262144 > 65GB --task generate \ --port 4000 \ --enable-auto-too..