# 思考链内容 - 飞桨大语言模型推理部署工具包

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# 思考链内容

思考模型在输出中返回 `reasoning_content` 字段，表示思考链内容,即得出最终结论的思考步骤.

## 目前支持思考链的模型

模型名称 | 解析器名称 | 默认开启思考链
--- | --- | ---
baidu/ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-Paddle | ernie-45-vl | ✓
baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle | ernie-45-vl | ✓

思考模型需要指定解析器,以便于对思考内容进行解析. 通过 `"enable_thinking": false` 参数可以关闭模型思考模式.

可以支持思考模式开关的接口: 1. OpenAI 服务中 `/v1/chat/completions` 请求. 2. OpenAI Python客户端中 `/v1/chat/completions` 请求. 3. Offline 接口中 `llm.chat`请求.

同时在思考模型中，支持通过 `reasoning_max_tokens` 控制思考内容的长度，在请求中添加 `"reasoning_max_tokens": 1024` 即可。

## 快速使用

在启动模型服务时, 通过 `--reasoning-parser` 参数指定解析器名称. 该解析器会解析思考模型的输出, 提取 `reasoning_content` 字段.

    python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server \
        --model /path/to/your/model \
        --enable-mm \
        --tensor-parallel-size 8 \
        --port 8192 \
        --quantization wint4 \
        --reasoning-parser ernie-45-vl

接下来, 向模型发送 `chat completion` 请求

    curl -X POST "http://0.0.0.0:8192/v1/chat/completions" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "messages": [
        {"role": "user", "content": [
          {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://paddlenlp.bj.bcebos.com/datasets/paddlemix/demo_images/example2.jpg"}},
          {"type": "text", "text": "图中的文物属于哪个年代"}
        ]}
      ],
      "chat_template_kwargs":{"enable_thinking": true},
      "reasoning_max_tokens": 1024
    }'

字段 `reasoning_content` 包含得出最终结论的思考步骤，而 `content` 字段包含最终结论。

### 流式会话

在流式会话中, `reasoning_content` 字段会可以在 `chat completion response chunks` 中的 `delta` 中获取

    from openai import OpenAI
    # Set OpenAI's API key and API base to use vLLM's API server.
    openai_api_key = "EMPTY"
    openai_api_base = "http://localhost:8192/v1"
    client = OpenAI(
        api_key=openai_api_key,
        base_url=openai_api_base,
    )
    chat_response = client.chat.completions.create(
        messages=[
            {"role": "user", "content": [ {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://paddlenlp.bj.bcebos.com/datasets/paddlemix/demo_images/example2.jpg"}},
            {"type": "text", "text": "图中的文物属于哪个年代"}]}
        ],
        model="vl",
        stream=True,
        extra_body={
          "chat_template_kwargs":{"enable_thinking": True},
          "reasoning_max_tokens": 1024
        }
    )
    for chunk in chat_response:
        if chunk.choices[0].delta is not None:
            print(chunk.choices[0].delta, end='')
            print("\n")