# 引言
随着大语言模型（LLM）的不断发展，我们需要更高效的工具来进行推理和服务。vLLM 是一个强大且易于使用的库，专注于高效的LLM推理和服务。本篇文章将引导你了解如何将vLLM与Langchain相结合，以优化LLM的推理性能。
# 主要内容
## 什么是vLLM？
vLLM 是一款高性能的LLM推理和服务库，提供了以下特点：
- **尖端的服务吞吐量**：通过优化的CUDA内核实现高效计算。
- **高效的注意力键值内存管理**：利用PagedAttention技术。
- **连续批处理请求**：提高处理效率并降低延迟。
- **支持分布式推理**：可以通过多GPU进行推理，提升速度与扩展性。
## 如何安装vLLM
在使用vLLM之前，你需要确保已经安装了vllm Python包。可以通过以下命令进行安装：
```bash
%pip install --upgrade --quiet vllm -q
使用vLLM与Langchain进行推理
下面是一个使用vLLM进行简单推理的示例：
from langchain_community.llms import VLLM
# 初始化vLLM
llm = VLLM(
model="mosaicml/mpt-7b",
trust_remote_code=True, # 必须用于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 ?"))
输出将返回法国的首都“Paris（巴黎）”。
LLMChain的集成
LLMChain可以帮助你在推理中使用指定的模板。例如：
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))
上述代码将逐步推理并返回答案。
代码示例
分布式推理
vLLM支持分布式推理，通过调整tensor_parallel_size参数利用多GPU进行加速。
from langchain_community.llms import VLLM
llm = VLLM(
model="mosaicml/mpt-30b",
tensor_parallel_size=4,
trust_remote_code=True, # 必须用于hf模型
)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
llm.invoke("What is the future of AI?")
常见问题和解决方案
-
如何在受限网络环境下使用vLLM？
在某些地区，网络限制可能会影响API的访问。开发者可以考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。
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如何在vLLM中启用量化？
vLLM支持如AWQ的量化方案，可以通过在
vllm_kwargs中设置quantization参数来启用。
总结和进一步学习资源
vLLM结合Langchain为LLM的推理和服务提供了强大而高效的解决方案。希望通过本篇文章，你能够有效地使用vLLM来提升LLM的工作性能。
若想进一步学习，可以参考以下资源：
参考资料
- vLLM GitHub：github.com/vllm-projec…
- Langchain官方网站：www.langchain.com
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