LazyLLM部署日志

开源尝试！

1 配置虚拟环境

在 VSCode 中为项目配置 Python 3.10 虚拟环境（命名为lazyllm），可以按照以下步骤操作，利用已有的 Anaconda 环境：

步骤 1：创建 Python 3.10 虚拟环境

1. 打开 VSCode 终端（Ctrl+` 或 终端 > 新建终端）
2. 使用 Anaconda 创建指定 Python 版本的虚拟环境：

   bash

   conda create -n lazymllm python=3.10
   

   按提示输入y确认安装

步骤 2：激活虚拟环境

创建完成后，激活这个环境：

bash

conda activate lazymllm

激活后，终端提示符前会显示(lazyllm)，表示当前使用该环境

步骤 3：在 VSCode 中选择虚拟环境

1. 打开命令面板：Ctrl+Shift+P（或 F1）
2. 输入并选择：Python: 选择解释器
3. 在列表中找到并选择：Python 3.10 (lazyllm) ...
   • 通常路径类似：conda环境路径/envs/lazyllm/python.exe

步骤 4：验证配置

1. 在项目中新建或打开一个 Python 文件
2. 在终端中运行：

   bash

   python --version
   

   确认输出为Python 3.10.x

步骤 5：（可选）保存环境配置

VSCode 会自动在项目根目录创建.vscode/settings.json文件，记录所选解释器，确保团队成员或下次打开时使用相同环境。

这样配置后，你的项目就会使用 Python 3.10 环境，与本地的 Python 3.13 环境隔离开来，解决版本兼容性问题。如果需要安装依赖包，只需在激活lazyllm环境后使用pip install或conda install命令即可。【一般常是requirements】

【P.S. 本地没有配置好CUDA环境，如果需要GPU支持下更高性能的功能体验，pip install deepspeed 重新安装好，安装下来比较费时间，本次我就略过了，以后可尝试下！】

2 fork分支

后续：规范开发与提交 PR 的流程

至此，你已完成 “重新来过” 的所有准备（之前只是clone到本地没有完成fork，不是很好的参与开源呢...），后续开发可按开源协作的标准流程操作：

1. 同步原仓库最新代码（每次开发前执行，避免基于旧代码修改）：

   bash

   git fetch upstream  # 拉取原仓库最新更新
   git merge upstream/main  # 合并到本地 main 分支
   

2. 创建新分支开发（不直接修改 main 分支）：

   bash

   git checkout -b feature/你的功能名  # 如 feature/add-rag-demo
   

3. 修改代码 → 提交 → 推送到你的 fork 仓库：

   bash

   git add .  # 添加修改的文件
   git commit -m "feat: 新增 RAG 演示功能"  # 清晰备注修改内容
   git push origin feature/你的功能名  # 推送到你的 fork 仓库
   

4. 在 GitHub 上提交 PR：打开你的 fork 仓库页面，会看到 “Compare & pull request” 按钮，点击后按提示填写 PR 说明，提交给原仓库即可。、

3 配置好环境变量（虚拟环境下，不污染本地）

将当前lazyllm加入模块搜索路径

一、先明确：什么时候需要手动添加搜索路径？

默认情况下，如果你在 项目根目录（F:\LazyLLM） 下运行代码（比如 python examples/rag_demo.py），Python 会自动将当前目录（F:\LazyLLM）加入模块搜索路径，此时无需手动配置，import lazyllm 能正常生效。

只有以下场景才需要手动添加搜索路径：

1. 你在 非项目根目录 下运行代码（比如在 F:\ 根目录下执行 import lazyllm）；
2. 你在 Jupyter Notebook、PyCharm 等 IDE 中导入 lazyllm 时，IDE 提示 “模块未找到”；
3. 你需要在 其他 Python 环境（如全局环境、非项目虚拟环境） 中调用 lazyllm 模块。

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永久添加（仅当前虚拟环境生效，推荐）

通过修改虚拟环境的 site-packages 目录，让 Python 每次启动时自动加载路径，不影响全局环境：

1. 激活虚拟环境后，执行以下命令，找到 site-packages 目录路径：

   bash

   # 查看 Python 安装路径（虚拟环境的 Python 路径）
   where python
   

   输出类似：F:\Miniconda3\envs\lazyllm-venv\python.exe，则 site-packages 目录为：F:\Miniconda3\envs\lazyllm-venv\Lib\site-packages。

2. 在 site-packages 目录下，新建一个 .pth 后缀的文件（如 lazyllm_path.pth）：

   • 直接在文件管理器中导航到上述 site-packages 目录；
   • 右键 → 新建 → 文本文档，重命名为 lazyllm_path.pth（注意删除 .txt 后缀，若看不到后缀，需在 “文件夹选项” 中取消 “隐藏已知文件类型的扩展名”）。

3. 用记事本打开 lazyllm_path.pth，写入你的 lazyllm 项目根目录路径（如 F:\LazyLLM），保存并关闭。

4. 验证生效：

   bash

   # 关闭当前终端，重新激活虚拟环境
   conda activate lazyllm-venv
   # 进入 Python 交互环境
   python
   import lazyllm  # 无报错则永久生效

4 配置API密钥

我用的是免费的 Qwen3 API 密钥（哈哈哈...其实效果还可以！反应时间稍微有点慢！）

1.set 密钥，（如果是Linux系统是export）

在 Linux 或 macOS 系统 下，通过 export 命令设置环境变量；而你执行的 set QWEN_API_KEY=... 是 Windows 系统 下设置环境变量的命令。两者是不同系统下设置环境变量的语法，作用是一致的 —— 都是把 API 密钥配置到系统环境中，让程序能读取到。

如果要对应到图片里的代码风格（Linux/macOS 语法），在 Windows 系统的 PowerShell（更接近 Linux 终端体验的环境，若你用的是普通 cmd 则还是用 set）中，可写成：

bash

$env:LAZYLLM_SENSENOVA_API_KEY = ""

但需要注意：

• 图片里的环境变量名是 LAZYLLM_SENSENOVA_API_KEY，而你之前用的是 QWEN_API_KEY，要确认项目里实际需要的环境变量名（是对接 “sensenova” 相关接口，还是 “Qwen” 模型接口），保证变量名和项目要求一致。
• 若你用的是普通 Windows cmd 终端，还是得用 set 语法

2.在源代码仓库文件里面查找import * 导入的模块，编写测试脚本

1. 查看模块结构打开 LazyLLM\lazyllm\__init__.py 文件，查看其中是否有 LLM 类的定义，或导出的模块列表（例如是否通过 from .llm import * 导出了模型相关功能）。

2. 参考官方示例检查项目的 examples 目录（如 examples/qwen_demo.py），看看官方是如何导入和使用 Qwen 模型的，模仿其写法即可。

3. 确认模型名称不同项目对模型的命名可能不同（如 qwen-3b、qwen-plus 等），需与你使用的免费 API 支持的模型名一致。

如果问题仍存在，可以提供 lazyllm/__init__.py 的内容或项目官方文档链接，以便更精准地定位问题。

【不会写就仿照free qwen3的官网测试示例】

import os
import requests# 检查 API 密钥是否存在
api_key = os.getenv('QWEN_API_KEY')
print("API 密钥是否存在：", api_key is not None)if not api_key:print("请先设置 QWEN_API_KEY 环境变量")
else:try:# 接口地址（与 curl 中的 url 一致）url = ""# 请求头（与 curl 中的 header 一致）headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}",  # 注意格式是 "Bearer 密钥""Content-Type": "application/json"}# 请求数据（与 curl 中的 data 一致）data = {"model": "free:Qwen3-30B-A3B",  # 模型名必须完全匹配"messages": [{"role": "user", "content": "你好，请介绍一下自己"}]}# 发送 POST 请求（模拟 curl 的 --request POST）response = requests.post(url, json=data, headers=headers)response.raise_for_status()  # 若 HTTP 错误（如 401、404）会抛出异常# 解析响应（获取模型返回的内容）result = response.json()print("模型响应：", result["choices"][0]["message"]["content"])except Exception as e:print("请求错误：", e)# 打印详细响应内容，方便排查问题（如密钥错误、模型不存在等）if 'response' in locals():print("接口返回详情：", response.text)

3.写个demo测试交互

代码

import os
import requestsdef main():# 获取API密钥api_key = os.getenv('QWEN_API_KEY')if not api_key:print("请先设置环境变量 QWEN_API_KEY（终端执行：set QWEN_API_KEY=你的密钥）")return# 接口配置（与你的免费API匹配）api_url = " "model_name = "free:Qwen3-30B-A3B"# 维护对话历史（关键：保留上下文需要传递历史消息）messages = []print("欢迎使用交互式对话（输入 'quit' 退出）")while True:# 获取用户输入query = input("\n请输入你的问题: ")if query.lower() == "quit":print("对话结束，再见！")break# 将用户输入添加到历史记录messages.append({"role": "user", "content": query})try:# 发送请求（携带历史消息以支持上下文）response = requests.post(url=api_url,headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}","Content-Type": "application/json"},json={"model": model_name,"messages": messages  # 传递全部历史，实现上下文关联})response.raise_for_status()  # 检查HTTP错误# 解析模型响应result = response.json()answer = result["choices"][0]["message"]["content"]print(f"回答: {answer}")# 将模型回复添加到历史记录（下次请求会携带，保持上下文）messages.append({"role": "assistant", "content": answer})except Exception as e:print(f"请求错误: {e}")if 'response' in locals():print(f"接口详情: {response.text}")# 出错时清空当前轮次的输入（避免影响后续对话）messages.pop()if __name__ == "__main__":main()

关键说明：

1. 对话历史维护：通过 messages 列表保存所有历史消息（用户输入和模型回复），每次请求时将整个列表传给 API，实现上下文关联（例如：你问 “它是什么？”，模型会结合上一句 “介绍下 Python” 来理解 “它” 指的是 Python）。

2. 适配第三方 API：完全遵循你的免费 API 的接口格式（与 curl 示例一致），无需依赖 lazyllm.OnlineChatModule，避免因模块不支持第三方接口导致的错误。

3. 交互逻辑：

   • 循环等待用户输入，输入 quit 退出对话。
   • 每次请求失败时，会移除当前用户输入（messages.pop()），避免错误消息影响后续对话。

运行方法：

1. 确保已安装 requests（若未安装，执行 pip install requests）。
2. 在终端设置 API 密钥：

   bash

   set QWEN_API_KEY=
   

3. 运行脚本：

   bash

   python interactive_chat.py
   

这样就能实现类似示例中的交互式对话功能，且完全适配你使用的第三方免费 Qwen3 API，无需依赖特定模块的 source 配置。如果需要调整对话长度（避免历史消息过多），可以在 messages 列表长度超过一定数量时，删除最早的几条记录。

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实现了部署！ok！