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使用vllm部署大語言模型一般需要以下步驟：
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一、準備工作
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1.?系統要求
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- 操作系統：常見的 Linux 發(fā)行版（如 Ubuntu、CentOS）或 Windows（通過 WSL）。
- GPU 支持：NVIDIA GPU 并安裝了適當的驅動程序。
- 足夠的內存和存儲空間。
2.?安裝依賴
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- Python 3.8 及以上版本。
- CUDA 工具包（根據 GPU 型號選擇合適的版本）。
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二、安裝 vllm
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1.?創(chuàng)建虛擬環(huán)境（推薦）
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- 使用 Conda：
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復制
conda create -n vllm_env python=3.9 -y
conda activate vllm_env
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2.?安裝 vllm
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- 通過 pip：
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復制
pip install vllm
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- 如果要使用 ?fast-attn? 庫以提高性能（需滿足特定硬件和軟件條件）：
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復制
pip install flash-attn
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三、下載大語言模型
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您需要從合法的來源獲取您想要部署的大語言模型文件，并將其放置在指定的目錄中。
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四、部署模型
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1.?啟動模型服務
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- 假設模型文件位于 ?/path/to/your/model?，可以使用以下命令啟動服務（在終端中執(zhí)行）：
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復制
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 nohup python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /path/to/your/model --served-model-name your_model_name --dtype=half > vllm.log &
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- 上述命令中：
- ?CUDA_VISIBLE_DEVICES=0? 指定使用的 GPU 設備索引，如果有多塊 GPU 可根據需要修改。
- ?--served-model-name? 用于自定義模型在 API 中的名稱。
- ?--dtype=half? 表示以半精度加載模型以節(jié)省顯存。
- ?> vllm.log? 將服務的輸出重定向到 ?vllm.log? 文件，方便查看日志。
2.?確認服務啟動成功
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- 查看終端輸出，如果看到類似以下的信息，則表示啟動成功：
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復制
(info 04-26 13:08:05 selector.py:28) using flash attention backend.
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五、調用模型
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1.?使用 curl 命令
- 以下是一個簡單的示例，向模型發(fā)送請求：
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復制
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
? ? "model":"your_model_name",
? ? "messages": [
? ? ? ? {"role":"system","content":"You are a helpful assistant."},
? ? ? ? {"role":"user","content":"What is the meaning of life?"}
? ? ]
}'
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2.?使用 Python 代碼
- 首先安裝 ?openai? 庫：
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復制
pip install openai
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- 然后使用以下代碼發(fā)送請求：
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python 復制
import openai
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openai.api_key = "empty"
openai.api_base = "http://localhost:8000/v1"
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response = openai.ChatCompletion.create(
? ? model="your_model_name",
? ? messages=[
? ? ? ? {"role":"system","content":"You are a helpful assistant."},
? ? ? ? {"role":"user","content":"Explain quantum mechanics in simple terms."}
? ? ]
)
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print(response)
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六、監(jiān)控和優(yōu)化
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1.?監(jiān)控資源使用
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- 可以使用 ?nvidia-smi? 命令監(jiān)控 GPU 的使用情況。
- 查看系統的內存使用情況，確保沒有出現內存不足的情況。
2.?性能優(yōu)化
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- 根據模型和硬件的特點，調整 ?--dtype? 參數或其他相關配置。
- 嘗試不同的 batch 大小以找到最佳性能。
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七、注意事項
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1.?版權和許可
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- 確保您擁有合法使用和部署所選大語言模型的權限。
2.?資源限制
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- 密切關注系統資源的使用情況，避免因資源不足導致服務崩潰或性能下降。
3.?安全考慮
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- 如果將服務暴露在公網，請注意采取適當的安全措施，如訪問控制和加密。
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希望以上內容能為您提供更詳細和全面的幫助，如果您在部署過程中遇到任何問題，請參考 vllm 的官方文檔和相關的技術論壇以獲取更多支持。