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Huggingface项目介绍：llama-api-server
llama-api-server 是一个旨在提供类似 OpenAI API 的 RESTful API 服务器的项目，利用开源的 llama 和 llama2 作为后端。其目的是让许多常见的 GPT 工具和框架与用户自己训练的模型兼容。这一开源项目目前仍在积极部署中，因此可能随时会有重大更改。
项目特点
llama-api-server 的最大亮点是它提供了「服务即用」，即通过这种服务器，用户可以在自己的环境下配置和使用 GPT 模型，而不需要依赖外部商用服务。这对希望在本地或自定义设置中使用 GPT 工具的人群非常有吸引力。项目支持多种模型的配置和使用，并通过开放源代码的方式降低使用门槛。
快速开始
想要体验 llama-api-server 的用户可以通过在线的合作笔记本来快速上手。用户需要根据项目说明设置必要的模型库以准备运行。常见的模型准备方式包括使用 llama.cpp 和 pyllama，这些都是经过相应指令支持的量化模型。
安装与配置
要使用 llama-api-server，首先需要从 PyPI 下载相关软件包，并完成配置文件 config.yml 和安全令牌文件 tokens.txt 的生成。配置文件中定义了多个模型及其参数，如 text-ada-002、text-davinci-002 和 text-davinci-003 等。在启动服务器后，用户可以选择通过本地网络或者开放网络访问。
API 调用与支持
在搭建好环境后，用户可以通过 openai-python 工具调用 API，例如利用 token 完成不同的任务，包括文本补全、聊天对话和嵌入调用等。目前项目通过对 openai-python 和 llama-index 进行测试，确保其对多种任务的适用性。不过，有些功能仍在开发中，如停止命令、日志偏差设置等。
项目路线图
这些功能中，项目开发团队已测试并支持文本补全、嵌入和聊天对话等 API。还支持 llama.cpp 和 llama 后端，包括量化与非量化模型。未来计划增加更多功能，如文档整合、集成测试、自动下载预训练模型工具及令牌文件的配置化调整等。
未来展望
当前，llama-api-server 已支持多种性能参数设置并提供了令牌验证功能，未来发展将专注于增强文档说明、提升集成测试能力以及优化用户配置体验。项目的目标是使这种服务器更易于使用，并更好地满足用户对自定义模型调用的需求。
