怎么通过数据库做网站的登录重庆住房建设部网站

怎么通过数据库做网站的登录,重庆住房建设部网站,网站建设初期推广方式,天津西青建设工程网站基于 MS-Swift 为 Qwen3-0.6B-Base 模型搭建可直接调用的 API 服务#xff0c;本文展示一套完整、可直接运行的 API 部署方案#xff0c;包含服务启动、接口调用、异常处理等全流程#xff0c;确保你能快速搭建起稳定的 HTTP API 服务。 一、核心实现思路 MS-Swift 内置了基…基于 MS-Swift 为 Qwen3-0.6B-Base 模型搭建可直接调用的 API 服务本文展示一套完整、可直接运行的 API 部署方案包含服务启动、接口调用、异常处理等全流程确保你能快速搭建起稳定的 HTTP API 服务。一、核心实现思路MS-Swift 内置了基于 FastAPI 的 LLM API 服务模块我们会编写独立的 API 启动脚本封装模型加载、量化优化启动标准化的 OpenAI 兼容接口方便各类客户端调用提供多种方式的接口调用示例curl/Python。二、完整 API 部署步骤1. 环境确认前置条件确保已安装好依赖若未安装先执行以下命令# 激活虚拟环境若已创建conda activate ms-swift# 安装完整依赖含 API 服务所需的 FastAPI、uvicornpipinstallms-swift[llm,api]-U pipinstalltransformers4.37.0 accelerate sentencepiece protobuf uvicorn# 验证命令是否可用swift --version# 输出版本号即正常swift deploy --help# 查看deploy命令帮助2. 编写 API 启动脚本核心文件创建qwen_api_server.py文件内容如下包含模型量化、服务配置、接口启动#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*- MS-Swift 部署 Qwen3-0.6B-Base API 服务 importargparsefromswiftimportSwiftfromswift.llmimport(api_server,get_quantization_config,ModelType)defmain():# 1. 解析命令行参数方便灵活配置parserargparse.ArgumentParser(descriptionQwen3-0.6B-Base API Server)parser.add_argument(--model_id,typestr,defaultqwen/Qwen3-0.6B-Base,help模型ID/本地路径)parser.add_argument(--host,typestr,default0.0.0.0,help服务监听地址)parser.add_argument(--port,typeint,default8000,help服务端口)parser.add_argument(--device,typestr,defaultauto,help运行设备auto/cpu/cuda)parser.add_argument(--quant_bits,typeint,default4,help量化位数2/4/8/None)argsparser.parse_args()# 2. 配置模型量化降低显存占用关键优化quant_configNoneifargs.quant_bitsin[2,4,8]:quant_configget_quantization_config(quant_methodawq,# 高效的 AWQ 量化算法bitsargs.quant_bits,group_size128)print(f启用{args.quant_bits}bit AWQ 量化优化)# 3. 启动 API 服务OpenAI 兼容接口print(f启动 Qwen3-0.6B-Base API 服务http://{args.host}:{args.port})api_server(model_idargs.model_id,model_typeModelType.LLM,# 指定模型类型为大语言模型quantization_configquant_config,hostargs.host,portargs.port,deviceargs.device,# 额外配置控制生成参数默认值default_generate_kwargs{temperature:0.7,# 生成随机性max_new_tokens:1024,# 最大生成长度top_p:0.85# 采样概率阈值})if__name____main__:main()3. 启动 API 服务执行以下命令启动服务支持自定义参数# 基础启动默认 4bit 量化端口 8000python qwen_api_server.py# 可选自定义配置8bit 量化端口 8080仅本地访问python qwen_api_server.py --quant_bits8--port8080--host127.0.0.1# 可选使用本地模型文件启动离线环境python qwen_api_server.py --model_id ./本地模型路径启动成功标志终端输出类似如下内容无报错即服务就绪启用 4bit AWQ 量化优化 启动 Qwen3-0.6B-Base API 服务http://0.0.0.0:8000 INFO: Started server process [12345] INFO: Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRLC to quit)4. 调用 API 接口多种方式MS-Swift 的 API 服务完全兼容 OpenAI 的 Chat Completions 接口格式调用方式灵活方式1curl 命令调用快速测试curl-X POST http://localhost:8000/v1/chat/completions\-HContent-Type: application/json\-d{ model: Qwen3-0.6B-Base, messages: [ {role: system, content: 你是一个友好的助手回答简洁明了}, {role: user, content: 请介绍一下 Qwen3-0.6B-Base 模型} ], temperature: 0.7, max_tokens: 512 }返回示例{id:chat-xxxxxxx,object:chat.completion,created:1744234567,model:Qwen3-0.6B-Base,choices:[{index:0,message:{role:assistant,content:Qwen3-0.6B-Base 是通义千问推出的轻量级基础大语言模型参数量为0.6B具备轻量化、部署成本低的特点适合端侧、边缘侧等资源受限场景使用。},finish_reason:stop}],usage:{prompt_tokens:32,completion_tokens:58,total_tokens:90}}方式2Python 代码调用集成到应用importrequestsimportjsondefcall_qwen_api(prompt):# API 地址urlhttp://localhost:8000/v1/chat/completions# 请求头headers{Content-Type:application/json}# 请求体data{model:Qwen3-0.6B-Base,messages:[{role:user,content:prompt}],temperature:0.7,max_tokens:512}# 发送请求responserequests.post(url,headersheaders,datajson.dumps(data))# 解析响应ifresponse.status_code200:resultresponse.json()returnresult[choices][0][message][content]else:returnf调用失败{response.status_code}-{response.text}# 测试调用if__name____main__:resultcall_qwen_api(用一句话总结 Qwen3-0.6B-Base 的优势)print(模型回复,result)方式3访问 Swagger 文档调试接口启动服务后直接访问http://localhost:8000/docs可打开自动生成的 Swagger 调试界面支持可视化调用接口、查看参数说明。三、常见问题与优化服务启动慢/内存不足降低量化位数如改用 4bit或直接使用--quant_bits None关闭量化需 ≥2GB 显存/内存若用 CPU 运行添加--device cpu参数避免自动检测 GPU 导致的延迟。接口调用超时在启动脚本中增加timeout参数或调小max_new_tokens减少生成时间服务端启动时添加--workers 1减少并发压力低配设备。中文乱码确保请求头添加Content-Type: application/json; charsetutf-8响应解析时指定编码response.encoding utf-8。总结核心文件qwen_api_server.py封装了模型加载、量化、API 启动全流程一键运行即可搭建服务接口兼容服务提供 OpenAI 兼容的/v1/chat/completions接口适配各类客户端工具关键优化4bit 量化是低配设备部署的核心可将 Qwen3-0.6B-Base 的显存占用降至 500MB 左右保证服务稳定运行。