vLLM 开源项目教程
2024-08-07 00:01:27作者:史锋燃Gardner
项目介绍
vLLM 是一个高性能、内存效率高的推理和服务引擎,专为大型语言模型(LLMs)设计。它通过先进的内存管理技术、连续请求批处理和优化的 CUDA 内核,提供了卓越的吞吐量和响应速度。vLLM 支持多种量化技术,如 GPTQ、AWQ 和 SqueezeLLM,以及 FP8 KV 缓存优化,使其在处理大规模语言模型时表现出色。
项目快速启动
安装 vLLM
首先,通过 pip 安装 vLLM:
pip install vllm
离线推理
使用 vLLM 进行离线推理的示例代码如下:
from vllm import LLM
prompts = ["Hello my name is", "The capital of France is"] # 示例提示
llm = LLM(model="lmsys/vicuna-7b-v1.3") # 创建一个 LLM
outputs = llm.generate(prompts) # 从提示生成文本
print(outputs)
在线服务
启动一个 OpenAI API 兼容的服务器:
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model lmsys/vicuna-7b-v1.3
查询服务器:
curl http://localhost:8000/v1/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "lmsys/vicuna-7b-v1.3",
"prompt": "San Francisco is a",
"max_tokens": 7,
"temperature": 0
}'
应用案例和最佳实践
案例一:LMSYS Vicuna 和 Chatbot Arena
vLLM 的 FastChat-vLLM 集成自四月中旬以来一直支持 LMSYS Vicuna 和 Chatbot Arena。这一集成显著减少了用于服务的 GPU 数量,提高了系统的整体效率。
案例二:高并发请求处理
vLLM 每天平均处理 30,000 个请求,峰值达到 60,000 个,展示了其强大的鲁棒性和高并发处理能力。
典型生态项目
TensorRT-LLM
TensorRT-LLM 是一个高性能的 LLM 服务引擎,与 vLLM 相比,它在某些场景下提供了更优的性能和更低的延迟。
text-generation-inference
text-generation-inference 是一个专注于文本生成推理的开源项目,与 vLLM 结合使用,可以进一步提升文本生成任务的效率和质量。
lmdeploy
lmdeploy 是一个用于部署语言模型的工具包,它与 vLLM 集成,简化了从模型训练到部署的整个流程。
通过这些生态项目的结合,vLLM 可以构建一个全面、高效的语言模型服务生态系统。
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