Jak zainstalować vLLM: Kompletny przewodnik

Około 3 minut

Jak zainstalować vLLM: Kompletny przewodnik

Czy jesteś ciekawy, jak zainstalować vLLM, nowoczesną bibliotekę Pythona zaprojektowaną w celu odblokowania potężnych możliwości LLM? Ten przewodnik przeprowadzi Cię przez proces, zapewniając, że wykorzystasz potencjał vLLM do przekształcenia swoich projektów opartych na AI.

Wprowadzenie do vLLM

vLLM to więcej niż tylko narzędzie; to brama do efektywnego wykorzystania mocy dużych modeli językowych (LLM). Obsługuje różnorodne karty graficzne NVIDIA, takie jak V100, T4 i seria RTX20xx, co czyni go idealnym do zadań wymagających dużej mocy obliczeniowej. Dzięki swojej kompatybilności z różnymi wersjami CUDA, vLLM dostosowuje się płynnie do Twojej istniejącej infrastruktury, niezależnie od tego, czy używasz CUDA 11.8, czy najnowszej CUDA 12.1.

Kluczowe korzyści z vLLM

Efektywne zarządzanie dużymi modelami językowymi: vLLM jest zoptymalizowany pod kątem wydajności z kartami graficznymi NVIDIA, oferując znaczące poprawy prędkości w porównaniu do innych implementacji.
Możliwość dostosowania: Umożliwia budowanie z kodu źródłowego, co ułatwia integrację z istniejącymi projektami lub modyfikację dla konkretnych zastosowań.
Kompatybilność z OpenAPI: vLLM może być wdrażany jako serwer kompatybilny z API OpenAI, co czyni go wszechstronnym rozwiązaniem dla aplikacji AI.

Instalacja vLLM: Przewodnik krok po kroku

Wymagania wstępne

Przed przystąpieniem do instalacji upewnij się, że Twój system spełnia następujące wymagania:

System operacyjny: Linux
Wersja Pythona: Między 3.8 a 3.12
GPU: Kompatybilna karta graficzna NVIDIA z możliwością obliczeniową 7.0 lub wyższą

Krok 1: Ustawienie środowiska Pythona

Utworzenie nowego środowiska jest kluczowe, aby uniknąć konfliktów z istniejącymi pakietami.

Używanie Conda do środowiska Pythona

Utwórz środowisko Conda:
```
conda create -n myenv python=3.10 -y
```
Aktywuj środowisko:
```
conda activate myenv
```

Krok 2: Zainstaluj vLLM za pomocą pip

Gdy Twoje środowisko jest gotowe, instalacja vLLM jest prosta.

pip install --upgrade pip # Upewnij się, że masz najnowszą wersję pip
pip install vllm

vLLM jest domyślnie wstępnie skompilowany z CUDA 12.1, ale możesz również zainstalować wersje skompilowane z CUDA 11.8, jeśli zajdzie taka potrzeba.

Krok 3: Opcjonalnie - Instalacja z kodu źródłowego

Jeśli wolisz zbudować vLLM z kodu źródłowego, być może aby go dostosować lub użyć różnych wersji CUDA, wykonaj następujące kroki:

Sklonuj repozytorium vLLM:

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

Zainstaluj zależności:
Musisz mieć zainstalowane neuronx-cc i transformers-neuronx. Następnie kontynuuj:
```
pip install -U -r requirements-neuron.txt
pip install .
```

Krok 4: Zweryfikuj swoją instalację

Aby upewnić się, że vLLM został poprawnie zainstalowany, uruchom to polecenie w swoim środowisku Pythona:

import vllm
print(vllm.__version__)

To powinno wyświetlić wersję vLLM, którą masz zainstalowaną.

Zastosowania vLLM w rzeczywistych scenariuszach

vLLM to nie tylko biblioteka; może być częścią Twojego procesu przetwarzania danych lub aplikacji. Oto rzeczywisty scenariusz:

Studium przypadku: Budowanie AI do rozmów

Wyobraź sobie rozwój chatbota AI do Twojego biznesu e-commerce. vLLM może być używany jako zaplecze do zasilania tego chatbota, wykorzystując jego efektywne zarządzanie LLM. Integrując vLLM z webhookami lub API, możesz stworzyć płynne doświadczenie użytkownika.

Ustawienie serwera vLLM:
vLLM może być wdrażany jako serwer kompatybilny z API OpenAI, co ułatwia integrację z aplikacjami zaprojektowanymi dla modeli OpenAI. Rozpocznij serwer z modelem w ten sposób:
```
vllm serve Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
```

Zapytania do vLLM przez API:

Gdy serwer jest uruchomiony, możesz zapytać go podobnie jak API OpenAI. Oto przykład zapytania:

curl http://localhost:8000/v1/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
  "model": "Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct",
  "prompt": "Jakie są zalety samodzielnego hostowania aplikacji danych?",
  "max_tokens": 50,
  "temperature": 0
}'

Ten serwer może płynnie zastąpić API OpenAI w Twoich aplikacjach.

Rozwiązywanie problemów i dostosowywanie

Typowe problemy

Niekompatybilność wersji CUDA: Upewnij się, że masz odpowiednią wersję CUDA, aby dopasować ją do binarnego pliku vLLM, którego używasz. Jeśli używasz innej wersji CUDA, rozważ budowanie z kodu źródłowego.
Konflikty zależności: Jeśli napotkasz konflikty pakietów, spróbuj zresetować swoje środowisko lub ręcznie zainstalować zależności z określonymi wersjami.

Optymalizacja wydajności

Aby uzyskać jak najwięcej z vLLM, rozważ te wskazówki dotyczące optymalizacji wydajności:

Cache'owanie wyników kompilacji: Podczas budowania z kodu źródłowego wiele razy, użyj narzędzi takich jak ccache, aby przyspieszyć kolejne kompilacje.
Ograniczenie zadań kompilacji: Ustaw MAX_JOBS, aby kontrolować liczbę zadań uruchamianych jednocześnie, aby nie przeciążać swojego systemu.

Podsumowanie

vLLM oferuje niezrównaną elastyczność i wydajność w zarządzaniu dużymi modelami językowymi. Postępując zgodnie z tym przewodnikiem, możesz płynnie zintegrować vLLM w swoich projektach AI, niezależnie od tego, czy dotyczą one interfejsów konwersacyjnych, czy złożonych zadań analizy danych.

Jeśli chcesz poprawić wydajność i skalowalność swojej aplikacji, rozważ hostowanie jej na serwerze w chmurze, takim jak LightNode, który oferuje elastyczność potrzebną do obsługi wymagających aplikacji, takich jak vLLM. Możesz zarejestrować się w ich usłudze pod adresem https://go.lightnode.com?ref=115e0d2e&id=58.

Podczas gdy odkrywasz potencjał vLLM dla swojego następnego projektu, pamiętaj, że jego moc tkwi w jego zdolności do adaptacji i wydajności. Niezależnie od tego, czy jesteś w obszarze chatbotów zasilanych AI, czy wydobywania danych, vLLM jest gotowy, aby przekształcić Twój workflow dzięki swoim solidnym funkcjom i skalowalności.