GPT Server是一个用于生产级部署LLMs、Embedding、Reranker、ASR、TTS、文生图、图片编辑和文生视频的开源框架。

项目地址：https://github.com/shell-nlp/gpt_server

配置文件的详细说明（后续持续完善）

openai_api_server配置

serve_args:enable: true host: 0.0.0.0port: 8082controller_address: http://localhost:21001

• 功能：OpenAI API服务的主入口配置
• 参数说明：
  • enable：服务开关（true/false）
  • host：监听地址
  • port：服务暴露端口
  • controller_address：下游控制器服务地址
  • api_keys：用来设置 openai 密钥

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控制器(controller)配置

controller_args:enable: true host: 0.0.0.0port: 21001dispatch_method: shortest_queue

• 核心功能：请求调度中心
• 参数说明：
  • enable：服务开关（true/false）
  • host：监听地址
  • port：服务暴露端口
  • dispatch_method：支持两种策略：
    • lottery：随机分配
    • shortest_queue（推荐）：选择负载最低的Worker
• 设计建议：生产环境建议保持shortest_queue以实现负载均衡

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模型(worker)配置

model_worker_args:host: 0.0.0.0controller_address: http://localhost:21001log_level: WARNINGlimit_worker_concurrency: 1024

• 参数说明：
  • host：监听地址
  • controller_address：下游控制器服务地址
  • log_level：日志级别（DEBUG/INFO/WARNING/ERROR）
  • limit_worker_concurrency：单个Worker最大并发请求数
• 端口说明：Worker端口由系统自动分配并注册到控制器

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模型配置

大语言模型 示例：Qwen

models:
- qwen: # 模型的自定义名称alias: gpt-4,gpt-3.5-turbo,gpt-3.5-turbo-16k # 模型的别名enable: false  # 模型开关（true/false）model_config:model_name_or_path: /home/dev/model/qwen/Qwen2___5-7B-Instruct/ # 模型的路径max_model_len: 65536 gpu_memory_utilization: 0.8enable_prefix_caching: true dtype: auto # 类型kv_cache_quant_policy: 0lora:  # lora 模型的路径test_lora: /home/dev/project/LLaMA-Factory/saves/Qwen1.5-14B-Chat/lora/train_2024-03-22-09-01-32/checkpoint-100model_type: qwenwork_mode: lmdeploy-turbomind device: gpuport: 8084  # 手动指定worker端口workers:- gpus:- 1

• 参数说明：

  • alias：模型的别名，用逗号分隔。例如 gpt4,gpt3，可以在不修改模型名称的情况下，使用替换为其它模型

  • enable：模型开关（true/false）

  • model_config：模型参数配置

    • model_name_or_path：模型的路径
    • max_model_len：模型最大token 长度
    • gpu_memory_utilization：显存的占用率，提前为模型的KV Cache占用显存的百分比
    • enable_prefix_caching：是否启用前缀缓存（true/false）
    • kv_cache_quant_policy：KV Cache 的量化策略，0 表示不量化
    • lora：lora模型的路径，其值 key 为 lora 模型的命名，value 为 lora 的路径

  • model_type:模型类型，

  • work_mode：工作模式，即推理后端，现支持的类型有： [vllm,sglang, lmdeploy-turbomind, lmdeploy-pytorch,hf ]

  • device：设备类型，暂时只支持 gpu

  • port：可手动指定worker端口，不设置表示自动获取。

  • workers：这里控制每个模型使用的gpu编号，以及启动几份模型。（worker的含义就是一个进程，每个进程负责启动一个模型服务）

workers样例:

• 启动一份该模型，该模型使用编号为1和2的gpu ，同时也启动了张量并行TP=2

workers:- gpus:- 1- 2

• 启动两份该模型，模型副本1加载到 gpu 1， 模型副本2 加载到 gpu2 ,相当于 数据并行 DP=2

 workers:- gpus:- 1- gpus:- 2

Embedding模型 示例：Conan-embedding-v1

models:
- Conan-embedding-v1:alias: text-embedding-ada-002enable: truemodel_config:model_name_or_path: /home/dev/model/TencentBAC/Conan-embedding-v1/task_type: auto # auto 、embedding 、 reranker 或者 classify 不设置这个参数，默认为 auto,自动识别可能会识别错误model_type: embeddingwork_mode: infinitydevice: gpuworkers:- gpus:- 4

• 参数说明(大部分配置 同 大语言模型示例：Qwen ,重复不再描述 )：
  • model_config：模型参数配置
    • task_type：该模型的任务类型，包括：auto、embedding 、 reranker 或者 classify, 默认为 auto,自动识别可能会识别错误
  • model_type：模型类型，仅支持 embedding
  • work_mode：工作模式，即推理后端，现支持的类型有： [vllm, infinity, sentence_transformers]，但并不是所有后端都支持

TTS文本转语音模型 示例: Spark-TTS

- tts:alias: nullenable: truemodel_config:model_name_or_path: /home/dev/model/SparkAudio/Spark-TTS-0___5B/model_type: spark_ttswork_mode: vllmdevice: gpuworkers:- gpus:- 6

• 参数说明(大部分配置 同 大语言模型示例：Qwen ,重复不再描述 )：

  • model_type：模型类型，仅支持 spark_tts
  • work_mode：工作模式，即推理后端，现支持的类型有： [vllm, sglang, torch]

T2I 文生图模型示例: flux

- flux:alias: nullenable: truemodel_config:model_name_or_path: /home/dev/model/MusePublic/489_ckpt_FLUX_1/model_type: fluxwork_mode: hf # 不使用这个参数，所以随便填都可以device: gpuworkers:- gpus:- 7

• 参数说明(大部分配置 同 大语言模型示例：Qwen ,重复不再描述 )：

  • model_type：模型类型，仅支持 flux

IE 图片编辑模型 示例: Qwen-Image-Edit

- image-edit: alias: nullenable: truemodel_config:model_name_or_path: /home/dev/model/Qwen/Qwen-Image-Edit/model_type: qwen_image_editwork_mode: hf # 不使用这个参数，所以随便填都可以device: gpuworkers:- gpus:- 7

• 参数说明(大部分配置 同 大语言模型示例：Qwen ,重复不再描述 )：

  • model_type：模型类型，仅支持 qwen_image_edit

ASE 语音转文字模型 示例: SenseVoiceSmall

- SenseVoiceSmall:alias: nullenable: truemodel_config:model_name_or_path: /home/dev/model/iic/SenseVoiceSmall # VAD模型，可以不设置vad_model: /home/dev/model/iic/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch/model_type: funasr # 类型只能是 funasrwork_mode: hf # 不使用这个参数，所以随便填都可以device: gpuworkers:- gpus:- 2

• 参数说明(大部分配置 同 大语言模型示例：Qwen ,重复不再描述 )：

  • model_config：模型参数配置

    • vad_model: VAD模型

  • model_type：模型类型，仅支持 funasr