vLLM 是一種高性能的開源深度學(xué)習(xí)推理引擎，專注于高效的生成式模型推理任務(wù)。它通過動態(tài)批處理和內(nèi)存優(yōu)化技術(shù)大幅提高了大模型（如 GPT 系列）的推理性能，非常適合大規(guī)模文本生成任務(wù)。

本篇博客將介紹如何安裝 vLLM、加載大語言模型并實現(xiàn)一些實際應(yīng)用，如聊天機器人、文本生成和補全。

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1. vLLM 簡介

vLLM 的特點：

• 動態(tài)批處理：可以高效處理多個請求并動態(tài)優(yōu)化批處理大小。
• 高效內(nèi)存管理：通過零拷貝緩存技術(shù)減少顯存使用。
• 簡單易用：提供類 PyTorch API 接口，支持 Hugging Face 模型。

vLLM 支持從 Hugging Face Hub 加載模型，也可以加載本地模型。

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2. 安裝 vLLM

安裝 vLLM 十分簡單，使用 pip 即可：

pip install vllm

如果需要 GPU 支持，請確保安裝了合適的 CUDA 和 PyTorch 版本。

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3. 快速開始

3.1 加載模型并生成文本

以下是加載 Hugging Face 模型并生成文本的示例：

from vllm import LLM# 加載模型
llm = LLM("gpt2")# 輸入提示詞
prompt = "Once upon a time, in a faraway land, there was a"# 生成文本
output = llm.generate(prompt, max_tokens=50)print("Generated Text:")
print(output[0].text)

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3.2 參數(shù)說明

在 llm.generate 方法中，你可以設(shè)置以下參數(shù)：

• max_tokens：生成的最大 token 數(shù)。
• temperature：控制生成文本的隨機性。
• top_k：限制從概率最高的前 k 個 token 中采樣。
• top_p：控制生成時的累積概率閾值。

示例：

output = llm.generate(prompt="The future of artificial intelligence is",max_tokens=100,temperature=0.7,top_k=40,top_p=0.9
)

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4. 實戰(zhàn)應(yīng)用場景

4.1 構(gòu)建聊天機器人

使用 vLLM 可以快速構(gòu)建一個聊天機器人應(yīng)用。以下是實現(xiàn)代碼：

from vllm import LLM# 初始化模型
llm = LLM("gpt-3.5-turbo")def chatbot():print("Chatbot (type 'exit' to quit)")while True:user_input = input("You: ")if user_input.lower() == "exit":break# 模型生成回復(fù)response = llm.generate(user_input, max_tokens=100)print("Bot:", response[0].text.strip())if __name__ == "__main__":chatbot()

示例對話：

You: What is the capital of France?
Bot: The capital of France is Paris.

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4.2 文本補全

你可以使用 vLLM 實現(xiàn)代碼補全、郵件補全等應(yīng)用：

prompt = "def calculate_area(radius):\n    # Calculate the area of a circle given the radius\n    area ="
output = llm.generate(prompt, max_tokens=50)print("Code Completion:")
print(output[0].text)

輸出示例：

area = 3.14159 * radius ** 2
return area

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4.3 自定義模型服務(wù)

vLLM 支持在本地運行一個服務(wù)，接收 HTTP 請求來生成文本。這非常適合構(gòu)建 API 服務(wù)。

啟動服務(wù)

運行以下命令啟動 vLLM HTTP 服務(wù)：

python -m vllm.entrypoints.api_server --model gpt2 --host 0.0.0.0 --port 8000

調(diào)用服務(wù)

使用 HTTP 客戶端（如 requests）發(fā)送請求：

import requestsurl = "http://localhost:8000/generate"
payload = {"prompt": "Tell me a story about a brave knight.","max_tokens": 100
}
response = requests.post(url, json=payload)
print(response.json())

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5. 性能優(yōu)化

5.1 GPU 加速

vLLM 支持多 GPU 推理。你可以通過設(shè)置 --tensor-parallel-size 來指定 GPU 數(shù)量：

python -m vllm.entrypoints.api_server --model gpt2 --tensor-parallel-size 2

5.2 動態(tài)批處理

vLLM 自動優(yōu)化批處理以提高吞吐量。無需手動干預(yù)，適合高并發(fā)場景。

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6. 總結(jié)

vLLM 是一個高效的生成式模型推理引擎，適合各種文本生成任務(wù)。通過簡單的代碼，你可以快速實現(xiàn)聊天機器人、文本補全、API 服務(wù)等應(yīng)用。

優(yōu)點：

• 高效推理，適合大規(guī)模并發(fā)。
• 兼容 Hugging Face 模型生態(tài)。
• 易于部署，支持 API 服務(wù)。

推薦閱讀：

• vLLM 官方文檔
• Hugging Face 模型庫