本文详细介绍 RWKV Runner API 的使用方法，包括每个 API 的作用、请求主体结构、必需字段和可选字段等，帮助用户更轻松、更灵活地调用 RWKV Runner API。文章还介绍了 RWKV 模型解码参数，以及如何根据不同任务选择合适的参数组合。

😊 **RWKV 模型解码参数**：文章首先介绍了 RWKV 模型解码参数，包括 Temperature、Top_P、Presence penalty 和 Frequency Penalty，以及它们对模型生成内容的影响。这些参数可以用来控制模型的随机性、保守性、新话题涉及程度和重复短语的可能性。 例如，续写小说需要高 Temperature + 低 Top_P 的参数组合，而完成机械任务则需要低 Temperature + 高 Top_P 的参数组合。

🤖 **RWKV Runner API 使用**：文章详细介绍了 RWKV Runner API 的用法，包括续写 API、Embeddings API、Configs API、MIDI 相关 API、文件处理 API 和 MISC API。每个 API 都包含必需参数和可选参数的解释，以及示例请求主体。 例如，/chat/completions 用于聊天续写模式，/completions 用于基础续写模式，/switch-model 用于切换模型，/update-config 用于更新模型配置，/status 用于获取模型状态。

🎵 **MIDI 相关 API**：RWKV Runner 提供了 MIDI 相关 API，用于处理 MIDI 乐谱文件，比如文本转 MIDI、MIDI 转 WAV 音频文件等。 例如，/text-to-midi 用于将 MIDI 格式的文本转换为 MIDI 乐谱文件，/midi-to-text 用于将 MIDI 乐谱文件转换为 MIDI 格式的文本，/midi-to-wav 用于将 MIDI 乐谱文件转换为 WAV 音频文件。

📁 **文件处理 API**：RWKV Runner 提供了 /file-to-text API，用于解析 PDF 和 txt 文件。 该 API 需要上传文件数据，并指定文件名称和编码。

❓ **常见疑问**：文章最后解答了几个关于 RWKV Runner API 的常见问题，例如 API 文档的位置、部署模式下的 API 权限、Embeddings API 的使用等。 文章还提供了 RWKV Runner 和模型的交流群，方便用户进行交流和学习。

大家好，今天我们带来 RWKV Runner API 的详细用法。

本文会列出 RWKV Runner 每一个 API 的作用、请求主体的参考结构、必需字段和可选字段等内容，帮助大家更轻松、更灵活地调用 RWKV Runner 的 API 。

如果你还不了解 RWKV Runner ，我们建议你从 RWKV 中文官网- RWKV Runner 简介开始阅读。

接下来，让我们先从一些 RWKV 模型的基础知识开始吧！

RWKV 模型解码参数（预备知识）

你可能注意到了，很多 RWKV 部署/体验工具都支持调整 Temperature、Top_P、Presence penalty 和 Frequency Penalty 等 RWKV 模型解码参数。

这些主要解码参数对应的效果如下：

参数	效果
Temperature	采样温度，就像给模型喝酒，数值越大随机性越强，更具创造力，数值越小则越保守稳定。
Top_P	就像给模型喂镇静剂，优先考虑前 n% 概率质量的结果。如设置成 0.1 则考虑前 10% , 生成内容质量更高但更保守。如设置成 1 ，则考虑所有质量结果，内容质量降低但更多样。
Presence penalty	存在惩罚，根据“新 token 在至今的文本中是否出现过”来对其进行惩罚。值越大，模型涉及新话题的可能性越高。
Frequency Penalty	频率惩罚，根据“新 token 在至今的文本中出现的频率/次数”来进行惩罚。值越大，模型重复相同短语/句子的可能性越低。
max_tokens	模型生成文本时的最大 token 数。如果你在对外提供服务，建议限制单个请求的 max_tokens，太高可能导致极端情况下单个响应消耗大量的服务器资源。

续写小说和对话这一类需要创造性的任务，需要高 Temperature + 低 Top_P 的参数组合，可以尝试以下四种参数搭配：

Temperature 1.2 ，Top_P 0.5Temperature 1.4 ，Top_P 0.4Temperature 1.4 ，Top_P 0.3Temperature 2 ，Top_P 0.2

举个例子，续写小说可以尝试将 Temperature 设为 2 （ Temperature 增加会提高文采，但逻辑会下降），然后将 Top_P 设为 0.1 ~ 0.2 （Top_P 越低，逻辑能力越强），这样生成的小说内容逻辑和文采都很好。

完成相对机械的任务，例如材料问答、文章摘要等，则可将参数设为：

Temperature 1 ，Top_P 0.2Temperature 1 ，Top_P 0.1Temperature 1 ，Top_P 0

举个例子，如果你正在执行像关键词提取之类的机械任务，不需要模型进行任何开放性思考，则可以将 Temperature 设为 1 ，Top_P、Presence penalty、Frequency Penalty 都设为 0 。

现在，你应该对 RWKV 模型最主要的四个解码参数有所了解了，现在我们开始了解 RWKV Runner 的所有 API 具体用法！

Completions (续写) API

RWKV Runner 的续写 API 分为聊天续写和基础续写两种，其中聊天续写 API 拥有“role - 角色”参数，因此支持角色扮演等进阶任务。

/chat/completions

v1/chat/completions 和 /chat/completions 是相同的 API，用于 RWKV 的聊天续写模式，也就是和模型对话。

必需参数

"messages": 消息对象列表，包含两个元素：
"content": 提供给模型的 prompt ，即对话内容"role": 扮演的角色名称，可以从"user", "assistant" 和 "system"选一个。

因此，聊天 API 的基础请求主体如下：

{     "messages": [     {         "content": "hello",         "role": "user"     }     ] } 

注意，上面是一个最简单的聊天续写请求，如果你希望控制模型的创作风格、回答的最大字数等细节，请按需添加以下参数：

可选参数

下面列出了聊天续写 API 的所有可选参数：

参数名称	类型	参数解释
max_tokens	integer	生成文本的最大token数，最大 102400，对外部署时建议限制文本长度。
temperature	number	解码参数之一，具体效果参考前文，范围[0, 3]
top_p	number	解码参数之一，具体效果参考前文，范围 [0, 1]
presence_penalty	number	解码参数之一，具体效果参考前文，范围 [-2, 2]
frequency_penalty	number	解码参数之一，具体效果参考前文，范围 [-2, 2]
penalty_decay	number	频率的衰减参数，范围 [0.99, 0.999]，不建议修改
top_k	integer	模型生成内容的候选词数量，范围 [0, 25] 不建议修改
global_penalty	boolean	是否应用全局惩罚，不建议修改
state	string	指定使用的 RWKV state 文件路径
model	string | null	指定使用的 RWKV 模型路径
stream	boolean	是否以流模式生成文本。
stop	string | array | null	指定生成文本时的停止词。
user_name	string | null	聊天模式的用户名，不建议修改
assistant_name	string | null	聊天模式的助手名，不建议修改
system_name	string | null	聊天模式的系统名，不建议修改

/completions

/completions和 v1/completions是相同的续写 API，对应的是 RWKV Runner 的基础续写模式，也就是让模型接着你的 prompt 继续生成内容。

必需参数

"prompt": 你提供给模型的续写 prompt 。

因此，聊天 API 的基础请求主体如下：

{ "prompt": "那一天，人们又想起来被暴雨支配的恐惧..." } 

可选参数

下面列出了续写 API 的所有可选参数：

参数名称	类型	参数解释
max_tokens	integer	生成文本的最大token数，最大 102400，对外部署时建议限制文本长度。
temperature	number	解码参数之一，具体效果参考前文，范围[0, 3]
top_p	number	解码参数之一，具体效果参考前文，范围 [0, 1]
presence_penalty	number	解码参数之一，具体效果参考前文，范围 [-2, 2]
frequency_penalty	number	解码参数之一，具体效果参考前文，范围 [-2, 2]
penalty_decay	number	频率的衰减参数，范围 [0.99, 0.999]，不建议修改
top_k	integer	模型生成内容的候选词数量，范围 [0, 25] 不建议修改
global_penalty	boolean	是否应用全局惩罚，不建议修改
state	string	指定使用的 RWKV state 文件路径
model	string | null	指定使用的 RWKV 模型路径
stream	boolean	是否以流模式生成文本。
stop	string | array | null	指定生成文本时的停止词。

RWKV Runner 默认使用 \n\nUser 作为停止词，如果你希望修改默认的模型停止词，则可以指定 stop 字段（一个字符串或者是一个字符串列表）。可参考以下停止词：

["\n\nUser", "\n\nQuestion", "\n\nQ", "\n\nHuman", "\n\nBob", "\n\nAssistant", "\n\nAnswer", "\n\nA", "\n\nBot", "\n\nAlice"] 

Embeddings API

RWKV Runner 的 Embeddings API 还停留在 RWKV-4，未针对 RWKV5/6 架构更新，因此不建议使用。

Configs（配置类） API

/switch-model

这个 API 用于切换并重新部署 RWKV 模型。

必需字段

"model":用于切换 RWKV 模型，填 RWKV 模型文件的路径"strategy"：模型部署的方法，如"cuda fp16" 。

可选字段

参数名称	类型	参数解释
model	string | null	指定使用的 RWKV 模型路径
strategy	string	驱动 RWKV 模型的方法
tokenizer	string | nulls	指定使用的 RWKV 分词器路径，不建议修改
customCuda	boolean	是否启用自定义 cuda 算子，如果是比较新的 Nvidia 显卡，建议改成 true
deploy	boolean	是否启用部署模式，启用部署模式会屏蔽掉会屏蔽掉/switch-model、 /exit和其他有风险的 API

/update-config

/update-config API 用于用于更新模型默认配置，或者说缺省参数，包括解码参数、是否挂载 state 文件等。

当调用续写 API （ /chat/completions 或者 /completions） 且没有传递参数时，将使用 /update-config 设置的默认参数。

可选字段

参数名称	类型	参数解释
max_tokens	integer	生成文本的最大token数，最大 102400，对外部署时建议限制文本长度。
temperature	number	解码参数之一，具体效果参考前文，范围[0, 3]
top_p	number	解码参数之一，具体效果参考前文，范围 [0, 1]
presence_penalty	number	解码参数之一，具体效果参考前文，范围 [-2, 2]
frequency_penalty	number	解码参数之一，具体效果参考前文，范围 [-2, 2]
penalty_decay	number	频率的衰减参数，范围 [0.99, 0.999]，不建议修改
top_k	integer	模型生成内容的候选词数量，范围 [0, 25] 不建议修改
global_penalty	boolean	是否应用全局惩罚，不建议修改
state	string	指定使用的 RWKV state 文件路径

参考的请求主体：

{     "frequency_penalty": 1,     "global_penalty": false,     "max_tokens": 1000,     "penalty_decay": 0.996,     "presence_penalty": 0,     "state": "models/",     "temperature": 1,     "top_p": 0.3 } 

/status

这个 API 用于获取 RWKV Runner 及运行设备的状态，比如运行状态、进程 ID 、GPU 型号。 参考的

**响应结构： **

{     "status": 3, # 模型工作的状态码     "pid": 34776, # 模型的进程ID（Process ID）     "device_name": "NVIDIA GeForce RTX 3080 Laptop GPU" #模型工作的 GPU 型号 } 

RWKV Runner 状态码：0 是模型离线，2 是模型正在载入，3 是模型正常工作中

MIDI 相关 API

RWKV Runner 的 MIDI API 用于处理 midi 乐谱文件（.mid），比如文本转 MIDI 、MIDI 转 WAV 音频文件等。

/text-to-midi

这个 API 用于将 MIDI 格式的文本（text）转换为 MIDI 乐谱文件(.mid)。

必需字段

"text": 提供给模型的 MIDI 乐谱文本，即 MIDI 乐谱内容。

参考的请求主体：

{     "text": "p:24:a p:2a:a p:31:a p:39:a p:3b:a p:45:a b:26:a g:3e:a g:3e:a g:42:a g:42:a g:45:a g:45:a pi:3e:a pi:42:a pi:45:a t14 p:24:0 p:2a:0 p:31:0 p:39:0 p:3b:0 p:45:0 t2 p:2a:a p:3b:a p:45:a t14 p:2a:0 p:3b:0 p:45:0 b:26:0 g:3e:0" } 

/midi-to-text

这个 API 用于将 MIDI 乐谱文件(.mid) 转换为 MIDI 格式的文本（text）。

必需字段

file_data：提供给模型的 MIDI 乐谱文件，也可以是 string($binary) - 字符串格式的二进制数据。

参考的响应结构：

{     "text": " p:24:a p:2a:a " }

/txt-to-midi

这个 API 用于将 MIDI 内容的文本文件（.txt）转换为 MIDI 乐谱文件(.mid)。

必需字段

"midi/sample.mid": 转化完毕的 MIDI 文件保存路径"midi/sample.txt"：需要转化的 TXT 文件路径

参考的请求主体：

{ "midi_path": "midi/sample.mid", "txt_path": "midi/sample.txt" } 

/midi-to-wav

这个 API 用于将 MIDI 乐谱文件(.mid) 转换为 WAV 音频文件(.wav)。

这个 API 与 RWKV 模型无关，且需要先安装 fluidsynth 。

必需字段

"midi_path": 需要转换的 MIDI 文件路径"wav_path": WAV 文件保存路径

可选字段

"sound_font_path"：影响 MIDI 音色和合成参数的 SoundFont 文件路径

参考的请求主体

{     "midi_path": "midi/sample.mid",     "sound_font_path": "assets/default_sound_font.sf2",     "wav_path": "midi/sample.wav" } 

/text-to-wav

这个 API 用于将 MIDI 乐谱文本（text）转换为 WAV 音频文件(.wav)。

必需字段

"text": 提供给模型的 MIDI 乐谱文本，即 MIDI 乐谱内容。"wav_name": 转化后返回的 WAV 文件名称

可选字段

sound_font_path：影响 MIDI 音色和合成参数的 SoundFont 文件路径

参考的请求主体

{     "sound_font_path":"assets/default_sound_font.sf2",     "text":"p:24:a p:2a:a p:31:a",     "wav_name":"sample" } 

文件处理 API

文件处理 API 目前只有 /file-to-text，用于解析 PDF 和 txt 文件。

API 查询参数

file_name（必需参数）：指定需要解析的文件名称，如 ?file_name=233.PDF 。这里必须正确填写你上传的文件类型后缀（.txt 或者 .pdf），因为 PDF 文件需要特殊处理。file_encoding：指定解析的文件编码，如 &file_encoding=utf-8

必需字段

file_data：类型 *string($binary)，上传一个 txt 或者 PDF 的二进制数据

MISC API

这部分 API 主要用于兼容 OpenAI API ，以便开发者能将 RWKV 模型用在 ChatGPT 客户端中。

State Cache 相关 API

State 缓存相关 API 没有请求主体，下面是几个 State API 的作用：

/disable-state-cache：禁用 state 缓存/enable-state-cache：启用 state 缓存/reset-state-cache：重置 state 设置

有关 State 文件是什么，以及它的详细用法，请参考RWKV State 介绍文章。

常见疑问

问题 1：我要去哪里查看 RWKV Runner 的 API 文档？

本地启动 RWKV Runner 并启动一个模型，你将可以在 http://localhost:8000/docs 中查看 RWKV Runner 的 API 文档。

问题 2： deploy 模式下，哪些 API 会因“危险权限”而被屏蔽？

在部署模式下，一切会影响服务器系统和硬件的 API 都会被屏蔽掉，这是为了安全起见。

比如：/switch-model 、 /exit 以及 State Cache 相关的 API 都会被屏蔽。

问题 3：为什么我本地部署 RWKV Runner 默认开启了 deploy 模式？

在 RWKV Runner 中，如果你勾选了 “启用 WebUI“ ，那么默认开启了 deploy 模式。

你可以通过关闭此选项，来解除部署模式，进而使用一些危险权限的 API 。

问题 4 ：为什么 RWKV Runner 的 embaddings API 用不了？

截至目前（2023-07-05，RWKV Runner V 1.8.4） 不建议使用 RWKV Runner 文档中提供的 embaddings API 。

文档中的 embaddings API 目前停留在 RWKV-4，未针对 RWKV5/6 架构进行重构，因此会报错。

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更多 RWKV Runner 及 API 使用问题，欢迎加入 QQ 群交流：

RWKV Runner 交流群：818930736RWKV 模型交流群：224287095