网页设计代码是怎么加链接合肥seo网络优化公司
目录
一、vLLM 介绍
二、安装 vLLM
2.1 使用 GPU 进行安装
2.2 使用CPU进行安装
2.3 相关配置
三、使用 vLLM
3.1 离线推理
3.2 适配OpenAI-API的API服务
一、vLLM 介绍
vLLM是伯克利大学LMSYS组织开源的大语言模型高速推理框架。它利用了全新的注意力算法「PagedAttention」，提供易用、快速、便宜的LLM服务。
二、安装 vLLM
2.1 使用 GPU 进行安装
vLLM 是一个Python库，同时也包含预编译的C++和CUDA（12.1版本）二进制文件。
1. 安装条件：
- OS: Linux
- Python: 3.8 – 3.11
- GPU: compute capability 7.0 or higher (e.g., V100, T4, RTX20xx, A100, L4, H100, etc.)
2.使用 pip 安装：
# 使用conda创建python虚拟环境（可选）
conda create -n vllm python=3.11 -y
conda activate vllm# Install vLLM with CUDA 12.1.
pip install vllm
2.2 使用CPU进行安装
vLLM 也支持在 x86 CPU 平台上进行基本的模型推理和服务，支持的数据类型包括 FP32 和 BF16。
1.安装要求：
- OS: Linux
- Compiler: gcc/g++>=12.3.0 (recommended)
- Instruction set architecture (ISA) requirement: AVX512 is required.
2.安装编译依赖：
yum install -y gcc gcc-c++
3.下载源码：
git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git
4.安装python依赖：
pip install wheel packaging ninja setuptools>=49.4.0 numpy psutil
# 需要进入源码目录
pip install -v -r requirements-cpu.txt --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
5.执行安装：
VLLM_TARGET_DEVICE=cpu python setup.py install
2.3 相关配置
1. vLLM默认从HuggingFace下载模型，如果想从ModelScope下载模型，需要配置环境变量：
export VLLM_USE_MODELSCOPE=True
三、使用 vLLM
3.1 离线推理
from transformers import AutoTokenizer
from vllm import LLM, SamplingParams# Initialize the tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/data/weisx/model/Qwen1.5-4B-Chat")# Pass the default decoding hyperparameters of Qwen1.5-4B-Chat
# max_tokens is for the maximum length for generation.
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.8, repetition_penalty=1.05, max_tokens=512)# Input the model name or path. Can be GPTQ or AWQ models.
llm = LLM(model="Qwen/l/Qwen1.5-4B-Chat", trust_remote_code=True)# Prepare your prompts
prompt = "Tell me something about large language models."
messages = [{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(messages,tokenize=False,add_generation_prompt=True
)# generate outputs
outputs = llm.generate([text], sampling_params)# Print the outputs.
for output in outputs:prompt = output.promptgenerated_text = output.outputs[0].textprint(f"Prompt: {prompt!r}, Generated text: {generated_text!r}")3.2 适配OpenAI-API的API服务
借助vLLM，构建一个与OpenAI API兼容的API服务十分简便，该服务可以作为实现OpenAI API协议的服务器进行部署。默认情况下，它将在 http://localhost:8000 启动服务器。您可以通过 --host 和 --port 参数来自定义地址。请按照以下所示运行命令：
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--model Qwen/Qwen1.5-4B-Chat
使用curl与Qwen对接：
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{
"model": "Qwen/Qwen1.5-4B-Chat",
"messages": [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Tell me something about large language models."}
]
}'
使用python客户端与Qwen对接：
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:8000/v1"client = OpenAI(api_key=openai_api_key,base_url=openai_api_base,
)chat_response = client.chat.completions.create(model="Qwen/Qwen1.5-4B-Chat",messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": "Tell me something about large language models."},]
)
print("Chat response:", chat_response)