vLLM 설치 방법: 종합 가이드

최첨단 Python 라이브러리인 vLLM을 설치하는 방법이 궁금하신가요? 이 가이드는 설치 과정을 안내하여 vLLM의 잠재력을 활용해 AI 기반 프로젝트를 변환할 수 있도록 도와드립니다.

vLLM 소개

vLLM은 단순한 도구가 아니라 대형 언어 모델(LLM)의 힘을 효율적으로 활용할 수 있는 관문입니다. V100, T4, RTX20xx 시리즈와 같은 다양한 NVIDIA GPU를 지원하여 계산 집약적인 작업에 적합합니다. 다양한 CUDA 버전과의 호환성 덕분에 vLLM은 CUDA 11.8 또는 최신 CUDA 12.1을 사용하는 기존 인프라에 원활하게 적응합니다.

vLLM의 주요 이점

• 효율적인 대형 언어 모델 처리: vLLM은 NVIDIA GPU에 최적화되어 있어 다른 구현보다 상당한 속도 향상을 제공합니다.
• 사용자 정의 가능: 소스에서 빌드할 수 있어 기존 프로젝트와 통합하거나 특정 사용 사례에 맞게 수정하기 쉽습니다.
• OpenAPI 호환: vLLM은 OpenAI API와 호환되는 서버로 배포할 수 있어 AI 애플리케이션에 다재다능한 솔루션을 제공합니다.

vLLM 설치: 단계별 가이드

전제 조건

설치에 들어가기 전에 시스템이 다음 요구 사항을 충족하는지 확인하세요:

• 운영 체제: Linux
• Python 버전: 3.8에서 3.12 사이
• GPU: 컴퓨팅 능력이 7.0 이상인 호환 가능한 NVIDIA GPU

단계 1: Python 환경 설정

기존 패키지와의 충돌을 피하기 위해 새로운 환경을 만드는 것이 중요합니다.

Conda를 사용한 Python 환경 설정

1. Conda 환경 생성:

   conda create -n myenv python=3.10 -y

2. 환경 활성화:

   conda activate myenv

단계 2: pip를 사용하여 vLLM 설치

환경이 준비되면 vLLM 설치는 간단합니다.

pip install --upgrade pip # 최신 pip 버전 확인
pip install vllm

vLLM은 기본적으로 CUDA 12.1로 미리 컴파일되어 있지만, 필요에 따라 CUDA 11.8로 컴파일된 버전도 설치할 수 있습니다.

단계 3: 선택 사항 - 소스에서 설치

vLLM을 소스에서 빌드하여 사용자 정의하거나 다른 CUDA 버전을 사용하려는 경우 다음 단계를 따르세요:

1. vLLM 리포지토리 복제:

   git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git
   cd vllm

2. 종속성 설치:
   neuronx-cc와 transformers-neuronx를 설치해야 합니다. 그런 다음 다음을 진행하세요:

   pip install -U -r requirements-neuron.txt
   pip install .

단계 4: 설치 확인

vLLM이 올바르게 설치되었는지 확인하려면 Python 환경에서 다음 명령을 실행하세요:

import vllm
print(vllm.__version__)

이 명령은 설치된 vLLM의 버전을 표시해야 합니다.

vLLM의 실제 응용 프로그램

vLLM은 단순한 라이브러리가 아니라 데이터 처리 파이프라인이나 애플리케이션의 일부가 될 수 있습니다. 다음은 실제 시나리오입니다:

사례 연구: 대화형 AI 구축

전자상거래 비즈니스를 위한 대화형 AI 챗봇을 개발한다고 상상해 보세요. vLLM은 이 챗봇의 백엔드로 사용되어 LLM을 효율적으로 처리할 수 있습니다. vLLM을 웹훅이나 API와 통합하여 원활한 사용자 경험을 만들 수 있습니다.

1. vLLM 서버 설정:

   vLLM은 OpenAI API와 호환되는 서버로 배포할 수 있어 OpenAI 모델을 위해 설계된 애플리케이션과 쉽게 통합할 수 있습니다. 다음과 같은 모델로 서버를 시작하세요:

   vllm serve Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct

2. API를 통한 vLLM 쿼리:

   서버가 가동되면 OpenAI API와 유사하게 쿼리할 수 있습니다. 다음은 요청 예시입니다:

   curl http://localhost:8000/v1/completions \
   -H "Content-Type: application/json" \
   -d '{
     "model": "Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct",
     "prompt": "자체 호스팅 데이터 애플리케이션의 장점은 무엇인가요?",
     "max_tokens": 50,
     "temperature": 0
   }'

이 서버는 애플리케이션에서 OpenAI API를 원활하게 대체할 수 있습니다.

문제 해결 및 사용자 정의

일반적인 문제

• CUDA 버전 불일치: 사용 중인 vLLM 바이너리와 일치하는 CUDA 버전이 있는지 확인하세요. 다른 CUDA 버전을 사용하는 경우 소스에서 빌드를 고려하세요.
• 종속성 충돌: 패키지 충돌이 발생하면 환경을 재설정하거나 특정 버전으로 종속성을 수동으로 설치해 보세요.

성능 최적화

vLLM을 최대한 활용하려면 다음 성능 최적화 팁을 고려하세요:

1. 컴파일 결과 캐싱: 여러 번 소스에서 빌드할 때 ccache와 같은 도구를 사용하여 후속 빌드를 빠르게 하세요.
2. 컴파일 작업 제한: MAX_JOBS를 설정하여 동시에 실행되는 작업 수를 제어하여 시스템이 과부하되지 않도록 하세요.

결론

vLLM은 대형 언어 모델을 처리하는 데 있어 비할 데 없는 유연성과 성능을 제공합니다. 이 가이드를 따르면 대화형 인터페이스나 복잡한 데이터 분석 작업을 포함한 AI 프로젝트에 vLLM을 원활하게 통합할 수 있습니다.

애플리케이션의 성능과 확장성을 향상시키고자 한다면 LightNode와 같은 클라우드 서버에 호스팅하는 것을 고려해 보세요. 이 서비스는 vLLM과 같은 요구가 많은 애플리케이션을 지원할 수 있는 유연성을 제공합니다. 그들의 서비스에 가입하려면 https://go.lightnode.com?ref=115e0d2e&id=58에서 확인하세요.

다음 프로젝트를 위해 vLLM의 잠재력을 탐색하면서 그 힘이 적응성과 성능 능력에 있다는 것을 기억하세요. AI 기반 챗봇이나 데이터 마이닝 분야에 있든, vLLM은 강력한 기능과 확장성으로 작업 흐름을 변환할 준비가 되어 있습니다.