vLLM是一個(gè)由伯克利大學(xué)LMSYS組織開源的大語言模型推理框架，旨在提升實(shí)時(shí)場景下的大語言模型服務(wù)的吞吐與內(nèi)存使用效率。以下是詳細(xì)的vLLM使用方式和入門教程：

1. 前期準(zhǔn)備

在開始使用vLLM之前，建議先掌握一些基礎(chǔ)知識(shí)，包括操作系統(tǒng)原理、網(wǎng)絡(luò)編程、數(shù)據(jù)庫管理等。這些知識(shí)有助于理解vLLM的工作機(jī)制，并為后續(xù)深入學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。

2. 安裝vLLM

2.1 環(huán)境配置

• 操作系統(tǒng)：Linux或Windows（推薦Linux）
• Python版本：3.8及以上
• CUDA版本：7.0及以上（推薦12.1）
• GPU：至少7.0計(jì)算能力的GPU（如V100、T4、RTX40xx、A100、L4、H100等）

2.2 安裝步驟

1. 創(chuàng)建conda環(huán)境（可選）：

   conda create --name myenv python=3.9 -yconda activate myenv

2. 安裝vLLM：

   pip install vllm

3. 檢查CUDA版本：

   nvcc --version

4. 驗(yàn)證安裝：
   運(yùn)行以下命令檢查vLLM是否安裝成功：

   import vllmprint(vllm.__version__)

3. 啟動(dòng)vLLM服務(wù)器

3.1 啟動(dòng)本地服務(wù)器

使用以下命令啟動(dòng)vLLM服務(wù)器：

python -m vllm.entrypoints.openai_server --model lmsys/vicuna-7b-v1.3 --server-kind local

此命令會(huì)啟動(dòng)一個(gè)本地服務(wù)器，監(jiān)聽指定的模型和端口。

3.2 啟動(dòng)云平臺(tái)服務(wù)器

如果使用OpenBayes云平臺(tái)，可以直接在平臺(tái)上操作，跳過本地安裝步驟。具體步驟如下：

1. 登錄OpenBayes平臺(tái)。
2. 在“公共教程”中選擇“vLLM 入門零基礎(chǔ)分步指南”教程。
3. 克隆教程到自己的容器中。
4. 按照教程中的步驟進(jìn)行操作。

4. 發(fā)出請求

4.1 使用Python代碼發(fā)送請求

import vllmprompts = ["Hello, my name is", "The capital of France is"]
model = vllm.LLM(model="lmsys/vicuna-7b-v1.3")
outputs = model.generate(prompts)for output in outputs:print(output.text)

此代碼會(huì)生成指定提示詞的文本輸出。

4.2 使用OpenAI API兼容方式

vLLM支持與OpenAI API兼容的查詢格式，可以通過以下命令啟動(dòng)服務(wù)：

python - m vllm.entrypoints.openai_server --model lmsys/vicuna-7b-v1.3 --server-kind openai

然后使用Python請求庫或OpenAI客戶端向vLLM服務(wù)器發(fā)送請求，獲取模型輸出。

5. 安全設(shè)置

默認(rèn)情況下，vLLM服務(wù)器沒有身份驗(yàn)證。為了安全起見，建議設(shè)置API密鑰，并在請求中包含該密鑰。

6. 高級特性

6.1 PagedAttention

vLLM采用了全新的注意力算法「PagedAttention」，有效管理注意力鍵和值，提升了吞吐量和內(nèi)存使用效率。PagedAttention使得vLLM在吞吐量上比HuggingFace Transformers高出24倍，文本生成推理（TGI）高出3.5倍。

6.2 連續(xù)批處理輸入請求

vLLM支持連續(xù)批處理輸入請求，進(jìn)一步優(yōu)化了推理性能。

6.3 模型微調(diào)與優(yōu)化

vLLM支持模型微調(diào)和優(yōu)化，包括量化、剪枝等技術(shù)，以減少運(yùn)行模型所需的內(nèi)存空間。

7. 實(shí)踐案例

通過實(shí)際案例加深理解：

1. 本地部署：在本地環(huán)境中安裝和運(yùn)行vLLM，測試不同模型的性能。
2. 云平臺(tái)部署：在OpenBayes等云平臺(tái)上部署vLLM，體驗(yàn)云原生環(huán)境下的高效推理。
3. 集成應(yīng)用：將vLLM與Hugging Face模型無縫集成，開發(fā)個(gè)性化的大語言模型應(yīng)用。

8. 總結(jié)

vLLM是一個(gè)強(qiáng)大且易于使用的推理框架，適用于多種場景。通過上述步驟，您可以快速上手并開始使用vLLM進(jìn)行大語言模型推理。如果遇到問題，可以參考官方文檔或社區(qū)資源進(jìn)行解決。

vLLM支持多種模型微調(diào)和優(yōu)化技術(shù)，具體包括以下幾種：

1. 全參數(shù)微調(diào)（Full-Parameter Fine-Tuning）：

   • vLLM支持對預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行全參數(shù)微調(diào)，以適應(yīng)特定任務(wù)或數(shù)據(jù)集。這種方法通過調(diào)整所有模型參數(shù)來優(yōu)化性能，適用于需要大量數(shù)據(jù)和計(jì)算資源的場景。

2. LoRA（Low-Rank Adaptation）：

   • LoRA是一種高效、快速且參數(shù)效率高的微調(diào)方法，特別適用于資源有限的環(huán)境，如移動(dòng)應(yīng)用或邊緣設(shè)備。LoRA通過矩陣降維技術(shù)更新模型權(quán)重，顯著提高內(nèi)存和計(jì)算效率，減少參數(shù)數(shù)量。

3. 量化（Quantization）：

   • vLLM支持多種量化技術(shù)，包括GPTQ、AWQ、SqueezeLLM和FP8 KV緩存。這些技術(shù)通過將模型參數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度數(shù)據(jù)類型（如8位或4位）來減少內(nèi)存使用和加快計(jì)算速度。

4. Paged Attention：

   • vLLM采用Paged Attention技術(shù)，有效管理KV Cache內(nèi)存，支持動(dòng)態(tài)批處理請求，優(yōu)化CUDA內(nèi)核以充分利用GPU計(jì)算能力。

5. 混合精度訓(xùn)練（Mixed Precision Training）：

   • vLLM支持混合精度訓(xùn)練，通過使用半精度（FP16）和浮點(diǎn)（FP32）模型加速訓(xùn)練過程，同時(shí)保持較高的計(jì)算效率。

6. 多模態(tài)支持：

   • vLLM支持多模態(tài)輸入，可以處理文本和圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)。例如，MiniCPM-V模型可以在vLLM框架下進(jìn)行微調(diào)，以適應(yīng)視覺語言任務(wù)。

7. 指令微調(diào)（Instruction Tuning）：

   • vLLM支持指令微調(diào)，通過調(diào)整模型以更好地理解和執(zhí)行特定的指令。這種方法在自然語言處理任務(wù)中非常有效。

8. 前綴微調(diào)（Prefix Tuning）：

   • 前綴微調(diào)是一種通過添加固定長度的前綴向量來調(diào)整模型的方法，適用于需要快速適應(yīng)新任務(wù)的場景。

9. 提示微調(diào)（Prompt Tuning）：

   • 提示微調(diào)通過調(diào)整輸入提示來優(yōu)化模型的響應(yīng)能力，適用于對話系統(tǒng)和其他需要靈活生成文本的任務(wù)。

10. 混合專家（MoE, Mixture of Experts）：

• vLLM支持混合專家模型，通過將模型分解為多個(gè)專家模塊，每個(gè)模塊處理特定類型的輸入，從而提高模型的性能和效率。

11. 多卡部署和GPU+CPU混合部署：

• vLLM支持多卡部署和GPU+CPU混合部署，以充分利用硬件資源，提高推理速度和吞吐量。

12. 流式輸出（Streaming Output）：

• vLLM支持流式輸出，適用于實(shí)時(shí)文本處理場景，可以連續(xù)處理接收到的請求，而不需要一次性加載所有數(shù)據(jù)。

13. 兼容性與集成：

• vLLM與Hugging Face模型無縫集成，支持多種解碼算法和分布式推理，兼容OpenAI API服務(wù)器接口。

vLLM通過多種微調(diào)和優(yōu)化技術(shù)，提供了高效、靈活且強(qiáng)大的模型推理和服務(wù)能力，適用于各種應(yīng)用場景。

在實(shí)際應(yīng)用中，最常用于vLLM的微調(diào)技術(shù)是LoRA（Low-Rank Adaptation）。LoRA是一種參數(shù)高效微調(diào)（PEFT）方法，通過訓(xùn)練小型調(diào)整器來適應(yīng)特定任務(wù)，從而顯著減少計(jì)算資源和內(nèi)存需求，同時(shí)保持模型質(zhì)量。

LoRA微調(diào)技術(shù)的優(yōu)勢在于其高效性和靈活性。它允許在少量參數(shù)的情況下進(jìn)行微調(diào)，這使得它特別適合于資源受限的環(huán)境和大規(guī)模模型的部署。例如，LoRA可以將大型基礎(chǔ)模型的參數(shù)減少到原始模型的1%左右，同時(shí)在推理階段共享基礎(chǔ)模型的權(quán)重，從而實(shí)現(xiàn)高效的推理和部署。

LoRA微調(diào)技術(shù)還被廣泛應(yīng)用于多種場景，包括視覺語言模型（VLM）的安全性改進(jìn)、多模態(tài)任務(wù)的優(yōu)化以及特定領(lǐng)域的模型定制。例如，在安全性改進(jìn)方面，通過LoRA微調(diào)可以顯著提高視覺語言模型的安全性。在多模態(tài)任務(wù)中，LoRA也被用于優(yōu)化視覺問答（VQA）任務(wù)的性能。

LoRA微調(diào)技術(shù)因其高效性、靈活性和廣泛的應(yīng)用場景，成為實(shí)際應(yīng)用中最常用于vLLM的微調(diào)技術(shù)。