大模型框架：vLLM

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

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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.prompt
    generated_text = output.outputs[0].text
    print(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)