vllm运行后怎么从dify调用
时间: 2025-03-29 21:01:20 浏览: 288
### 如何在 Dify 中调用 VLLM 的运行结果
要在 Dify 平台中成功调用 VLLM(Vector Large Language Model)的运行结果,可以遵循类似的集成方法来配置外部模型服务。以下是具体的技术细节:
#### 配置 VLLM 模型作为自定义 API 接入到 Dify
Dify 支持通过 API 调用的方式接入第三方大语言模型。VLLM 是一种高性能的大规模语言建模框架,可以通过 RESTful API 或 gRPC 提供推理接口[^1]。
为了使 Dify 成功调用 VLLM 的运行结果,需要完成以下几个方面的设置:
1. **部署 VLLM 服务器**
- 使用官方文档中的指南启动 VLLM 服务端程序。通常情况下,这涉及加载预训练权重并暴露 HTTP/gRPC 接口用于远程访问。
```bash
vllm serve --model /path/to/vllm/model [--port 8000]
```
2. **创建自定义 API 数据源连接器**
- 登录至 Dify 控制面板,在“数据源管理”模块下新增一条记录指定目标地址指向已上线的 VLLM 实例位置。例如 `http://localhost:8000` 如果是在同一主机内部署的话。
3. **调整请求参数映射逻辑**
- 当前版本可能默认支持 OpenAI-compatible endpoints ,因此如果所使用的 VLLM endpoint 不完全匹配,则需手动修改适配层代码片段如下所示:
```python
import requests
def call_vllm(prompt, api_key=None):
url = 'http://<your-vllm-server>/v1/completions'
payload = {
"prompt": prompt,
"max_tokens": 50,
"temperature": 0.7
}
headers = {"Content-Type": "application/json"}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
return response.json()
```
4. **启用高级功能提升效果表现**
- 类似于提到过的 RAG 技术或者工作流自动化工具链组合方案同样适用于此场景下来改进最终输出品质。
上述过程描述了一个通用流程图解说明怎样把 VLLM 整合进现有的 Dify 应用架构之中,并允许后者无缝利用前者强大的自然语言处理能力。
```python
import os
from dify_client import Client as DifyClient
dify_api_key = os.getenv('DIFFY_API_KEY')
client = DifyClient(api_key=dify_api_key)
def integrate_with_dify():
result_from_vllm = call_vllm("What is the capital of France?")
# Assuming that we have a function to send data back into Dify.
client.send_data_to_rag(result_from_vllm['text'])
```
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