FastAPI部署大模型Llama 3.1

在FastAPI中部署大型模型（如Llama 3.1）通常涉及将模型加载到服务器上，并创建API接口以接受用户的请求并返回预测或结果。以下是一个简化的示例，展示如何在FastAPI中部署一个大型模型（例如Llama 3.1）：

from fastapi import FastAPI
import uvicorn
 
app = FastAPI()
 
# 假设你已经有一个预训练好的大型模型对象 `llama_model`
# 这里我们只是用一个占位符来表示模型
llama_model = ...
 
# 定义一个API路由来接收用户输入并返回模型的预测或结果
@app.post("/predict")
async def predict(input: str):
    # 对输入进行处理，准备给模型
    # 这里我们只是用一个占位符来表示模型的预处理和执行
    output = llama_model.predict(input)
    return {"result": output}
 
if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

在实际部署中，你需要替换llama_model为实际的模型对象，并且实现predict方法与你的模型的具体实现相匹配。同时，你需要确保服务器有足够的资源来运行大型模型。

请注意，这个示例假设模型的预测是一个简单的文本输入和文本输出。对于更复杂的模型，输入和输出可能需要更详细的数据结构，并且可能需要异步处理以保持高响应性。