entrypoints.openai.api_server --model Qwen/Qwen1.5-7B-Chat 然后，您可以使用 create chat interface 来与 Qwen 进行交流： curl http://localhost:8000/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" - �→d '{ "model": 5-7B-Chat-AWQ 模型： python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model Qwen/Qwen1.5-7B-Chat-AWQ curl http://localhost:8000/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" - �→d '{ "model": API 兼容的 API： python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model Qwen/Qwen1.5-7B-Chat-GPTQ-Int8 curl http://localhost:8000/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" - �→d '{ "model":

docker run --runtime nvidia -it --rm --name tf2_ai_saas -p 9000:9000 tf2-ai-saas bash 使用 cURL 发起识别请求 $ curl -H "Content-Type: application/json" --data @body.json http://localhost:9000/tf2/ai_saas AI

FLASK_ENV=development && flask run --host=0.0.0.0 打开浏览器访问测试 URL（http://localhost:5000/ping） 访问 验证码识别服务 $ curl -X POST -F image=@2140.png 'http://localhost:5000/predict' 2140.png 1459.png 6598.png “Hello TensorFlow”

接下来，需要下载这本书的代码。可以点击本书HTML页面顶部的“Jupyter 记事本”选项下载后解压代码， 或者可以按照如下方式进行下载： mkdir d2l-zh && cd d2l-zh curl https://zh-v2.d2l.ai/d2l-zh-2.0.0.zip -o d2l-zh.zip unzip d2l-zh.zip && rm d2l-zh.zip cd pytorch