67 lines
2.0 KiB
Python
67 lines
2.0 KiB
Python
# -*- coding: utf-8 -*-
|
|
"""
|
|
LLM Client — tương tác với vLLM server
|
|
-------------------------------------
|
|
- Dùng HTTP endpoint (OpenAI-compatible) của vLLM.
|
|
- Nhận prompt đã được build từ PromptBuilder.
|
|
- Gọi model sinh câu trả lời.
|
|
"""
|
|
|
|
import requests
|
|
from typing import Optional, Dict, Any
|
|
from src.core.config import VLLM_URL, VLLM_MODEL, LLM_TEMPERATURE, LLM_MAX_TOKENS
|
|
|
|
|
|
class LLMClient:
|
|
"""
|
|
Gọi model vLLM theo giao thức OpenAI-compatible.
|
|
"""
|
|
def __init__(
|
|
self,
|
|
base_url: str = VLLM_URL,
|
|
model: str = VLLM_MODEL,
|
|
temperature: float = LLM_TEMPERATURE,
|
|
max_tokens: int = LLM_MAX_TOKENS
|
|
):
|
|
self.base_url = base_url.rstrip("/")
|
|
self.model = model
|
|
self.temperature = temperature
|
|
self.max_tokens = max_tokens
|
|
|
|
def generate(self, prompt: str, system_prompt: Optional[str] = None) -> str:
|
|
"""
|
|
Gửi prompt tới vLLM API và trả về câu trả lời.
|
|
"""
|
|
url = f"{self.base_url}/v1/chat/completions"
|
|
|
|
messages = []
|
|
if system_prompt:
|
|
messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
|
|
messages.append({"role": "user", "content": prompt})
|
|
|
|
payload: Dict[str, Any] = {
|
|
"model": self.model,
|
|
"messages": messages,
|
|
"temperature": self.temperature,
|
|
"max_tokens": self.max_tokens,
|
|
"stream": False,
|
|
}
|
|
|
|
try:
|
|
response = requests.post(url, json=payload, timeout=60)
|
|
response.raise_for_status()
|
|
data = response.json()
|
|
return data["choices"][0]["message"]["content"].strip()
|
|
except Exception as e:
|
|
print(f"[LLMClient] ❌ Error calling vLLM: {e}")
|
|
return f"[Error] {e}"
|
|
|
|
|
|
# ---- Test nhanh ----
|
|
if __name__ == "__main__":
|
|
client = LLMClient()
|
|
prompt = "Viết đoạn mô tả ngắn về hành tinh Sao Hỏa."
|
|
answer = client.generate(prompt)
|
|
print("🪐 Kết quả từ LLM:")
|
|
print(answer)
|