Unsloth MCP 服务器

简介

Unsloth 是一个高效且资源消耗低的开源推理框架，专为大规模语言模型设计。与传统的深度学习框架不同，Unsloth 在处理相同规模的任务时，速度提升高达 20 倍，同时显著降低对 GPU 资源的需求。

核心特性

• 快速处理：相比 PyTorch 和其他主流框架，Unsloth 的推理速度更快。
• 低资源消耗：在相同 GPU 配置下，内存占用减少 10 倍以上。
• 长上下文支持：能够处理长达 4k tokens 的上下文窗口。

MCP Server 功能

通过运行 Unsloth 的 MCP（多标准处理）服务器，您可以享受到以下功能：

1. 模型管理

   • 支持加载多种格式的大型语言模型
   • 提供模型权重缓存机制，提升加载速度
   • 支持在线更新和热重载

2. 推理服务

   • 提供 RESTful API 接口
   • 支持批量处理请求
   • 内置模型监控和健康检查

3. 扩展插件

   • 可配置的中间件系统
   • 支持自定义后处理逻辑
   • 提供详细的日志记录和跟踪

4. 高可用性

   • 基于 gRPC 的高性能通信协议
   • 内置负载均衡和故障恢复机制
   • 支持水平扩展和集群部署

使用方法

安装依赖

pip install mcp-server unsloth[tensor,transformers]

启动服务器

mcp-server --model-path <your-model-path> --port 8080

调用接口

可以通过 HTTP 或 gRPC 协议调用 MCP 服务：

HTTP 示例

import requests

url = "http://localhost:8080/api/infer"
payload = {
    "input": "这是一个测试句子。",
    "parameters": {
        "temperature": 0.7,
        "top_p": 0.9
    }
}
response = requests.post(url, json=payload)
print(response.json())

gRPC 示例

import grpc
from unslothproto import inference_pb2_grpc

channel = grpc.insecure_channel('localhost:8081')
stub = inference_pb2_grpc.InferenceStub(channel)

request = inference_pb2.InferRequest(
    inputs=["这是一个测试句子"],
    parameters=inference_pb2.Parameters(temperature=0.7, top_p=0.9)
)
response = stub.Infer(request)
print(response.outputs)

模型支持

我们目前支持以下模型格式：

• ONNX: 转换指南
• TensorRT: 部署文档
• PyTorch: 迁移教程

性能基准

贡献指南

欢迎社区贡献！您可以通过以下方式参与：

• 提交问题：Issues
• 创建拉取请求：Pull Requests
• 分享使用经验：Discussions

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