nos
v0.3.0
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NOSは、クラウドまたはAI HWで実行される高速で柔軟なPytorch推論サーバーです。
inf2 ）ランタイム。クイックスタートガイドにアクセスして開始することを強くお勧めします。 NOSクライアントをインストールするには、次のコマンドを実行できます。
conda create -n nos python=3.8 -y
conda activate nos
pip install torch-nosクライアントがインストールされたら、NOS serve CLIを介してNOSサーバーを起動できます。これにより、ローカル環境が自動的に検出され、Dockerランタイム画像をダウンロードしてNOSサーバーをスピンアップします。
nos serve up --http --logging-level INFOこれで、NOSで最初の推論リクエストを実行する準備ができました！次のコマンドのいずれかを実行して、試してみることができます。サーバーからより詳細な情報が必要な場合は、ロギングレベルをDEBUGすることができます。
NOSは、OpenAI互換のサーバーをストリーミングサポートを備えているため、お気に入りのOpenAI互換LLMクライアントを接続してNOSと通信できます。
GRPC API⚡
from nos . client import Client
client = Client ()
model = client . Module ( "TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0" )
response = model . chat ( message = "Tell me a story of 1000 words with emojis" , _stream = True )REST API
curl
-X POST http://localhost:8000/v1/chat/completions
-H " Content-Type: application/json "
-d ' {
"model": "TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0",
"messages": [{
"role": "user",
"content": "Tell me a story of 1000 words with emojis"
}],
"temperature": 0.7,
"stream": true
} 'MidJourneyの不一致ボットを数秒で構築します。
GRPC API⚡
from nos . client import Client
client = Client ()
sdxl = client . Module ( "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1-0" )
image , = sdxl ( prompts = [ "hippo with glasses in a library, cartoon styling" ],
width = 1024 , height = 1024 , num_images = 1 )REST API
curl
-X POST http://localhost:8000/v1/infer
-H ' Content-Type: application/json '
-d ' {
"model_id": "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1-0",
"inputs": {
"prompts": ["hippo with glasses in a library, cartoon styling"],
"width": 1024, "height": 1024,
"num_images": 1
}
} '数分で画像/ビデオのスケーラブルなセマンティック検索を構築します。
GRPC API⚡
from nos . client import Client
client = Client ()
clip = client . Module ( "openai/clip-vit-base-patch32" )
txt_vec = clip . encode_text ( texts = [ "fox jumped over the moon" ])REST API
curl
-X POST http://localhost:8000/v1/infer
-H ' Content-Type: application/json '
-d ' {
"model_id": "openai/clip-vit-base-patch32",
"method": "encode_text",
"inputs": {
"texts": ["fox jumped over the moon"]
}
} 'ささやきを使用してリアルタイムオーディオ転写を実行します。
GRPC API⚡
from pathlib import Path
from nos . client import Client
client = Client ()
model = client . Module ( "openai/whisper-small.en" )
with client . UploadFile ( Path ( "audio.wav" )) as remote_path :
response = model ( path = remote_path )
# {"chunks": ...}REST API
curl
-X POST http://localhost:8000/v1/infer/file
-H ' accept: application/json '
-H ' Content-Type: multipart/form-data '
-F ' model_id=openai/whisper-small.en '
-F ' [email protected] '2行のコードでクラシックコンピュータビジョンタスクを実行します。
GRPC API⚡
from pathlib import Path
from nos . client import Client
client = Client ()
model = client . Module ( "yolox/medium" )
response = model ( images = [ Image . open ( "image.jpg" )])REST API
curl
-X POST http://localhost:8000/v1/infer/file
-H ' accept: application/json '
-H ' Content-Type: multipart/form-data '
-F ' model_id=yolox/medium '
-F ' [email protected] 'NOSでサポートされていないモデルを実行したいですか？ NOSプレイグラウンドの例に従って、独自のモデルを簡単に追加できます。
このプロジェクトは、Apache-2.0ライセンスの下でライセンスされています。
NOSは、Sentryを使用して匿名の使用データを収集します。これは、コミュニティがNOSをどのように使用しているかを理解し、機能の優先順位付けに役立つために使用されます。 NOS_TELEMETRY_ENABLED=0を設定して、テレメトリをオプトアウトできます。
貢献を歓迎します！詳細については、寄稿ガイドをご覧ください。
