[使用vLLM进行快速和高效的大语言模型推理与服务]

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使用vLLM进行快速和高效的大语言模型推理与服务

引言

在当今的AI领域，快速和高效的推理与服务对于大语言模型（LLM）至关重要。vLLM作为一个易用且高性能的推理和服务库，提供了前沿的服务吞吐量和优化的CUDA内核。本篇文章将深入探讨如何使用vLLM与Langchain结合，实现高效的LLM推理。

主要内容

1. vLLM的核心特性

  • 卓越的服务吞吐量：vLLM优化了处理速度。
  • PagedAttention：高效管理注意力键值内存。
  • 连续批处理请求：提高响应效率。
  • 优化的CUDA内核：加速计算。

2. 安装和基本使用

要使用vLLM，首先需要安装vllm Python包：

%pip install --upgrade --quiet vllm

3. 与Langchain集成

vLLM可以很容易地与Langchain结合，以下是一个基础示例：

from langchain_community.llms import VLLM

llm = VLLM(
    model="mosaicml/mpt-7b",
    trust_remote_code=True,  # 必须对于hf模型
    max_new_tokens=128,
    top_k=10,
    top_p=0.95,
    temperature=0.8,
)

# 使用API代理服务提高访问稳定性
print(llm.invoke("What is the capital of France ?"))

4. 建立LLMChain

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))

5. 分布式推理与量化

vLLM支持分布式张量并行推理：

from langchain_community.llms import VLLM

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

llm.invoke("What is the future of AI?")

vLLM也支持awq量化：

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

6. OpenAI兼容服务器

vLLM可以部署为模拟OpenAI API协议的服务器，使其成为现有应用程序的替代方案。

常见问题和解决方案

  • 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，开发者可以考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。
  • 资源消耗：确保机器有足够的内存和计算资源来支撑大模型的推理过程。

总结和进一步学习资源

vLLM是一个强大且高效的工具，适合需要高性能LLM推理与服务的应用场景。通过与Langchain集成，开发者能够快速搭建复杂的推理链。

进一步学习资源：

  1. Langchain官方文档
  2. vLLM GitHub

参考资料

  • vLLM官方文档
  • Langchain文档

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