Как установить vLLM: Полное руководство

Вы хотите узнать, как установить vLLM, современную библиотеку Python, предназначенную для раскрытия мощных возможностей LLM? Это руководство проведет вас через процесс, обеспечивая использование потенциала vLLM для трансформации ваших AI-проектов.

Введение в vLLM

vLLM — это не просто еще один инструмент; это ворота к эффективному использованию мощи больших языковых моделей (LLM). Он поддерживает различные графические процессоры NVIDIA, такие как V100, T4 и серии RTX20xx, что делает его идеальным для вычислительно интенсивных задач. Благодаря совместимости с различными версиями CUDA, vLLM без проблем адаптируется к вашей существующей инфраструктуре, независимо от того, используете ли вы CUDA 11.8 или последнюю версию CUDA 12.1.

Основные преимущества vLLM

• Эффективная работа с большими языковыми моделями: vLLM оптимизирован для производительности с графическими процессорами NVIDIA, предлагая значительные улучшения скорости по сравнению с другими реализациями.
• Настраиваемый: Он позволяет собирать из исходников, что упрощает интеграцию с существующими проектами или модификацию для конкретных случаев использования.
• Совместимость с OpenAPI: vLLM может быть развернут как сервер, совместимый с API OpenAI, что делает его универсальным решением для AI-приложений.

Установка vLLM: Пошаговое руководство

Предварительные требования

Перед тем как приступить к установке, убедитесь, что ваша система соответствует следующим требованиям:

• Операционная система: Linux
• Версия Python: Между 3.8 и 3.12
• GPU: Совместимый графический процессор NVIDIA с вычислительной способностью 7.0 или выше

Шаг 1: Настройка вашей Python среды

Создание новой среды имеет решающее значение для избежания конфликтов с существующими пакетами.

Использование Conda для Python среды

1. Создайте среду Conda:

   conda create -n myenv python=3.10 -y

2. Активируйте среду:

   conda activate myenv

Шаг 2: Установка vLLM с помощью pip

Как только ваша среда будет готова, установка vLLM будет простой.

pip install --upgrade pip # Убедитесь, что у вас последняя версия pip
pip install vllm

vLLM по умолчанию поставляется с предкомпилированной версией для CUDA 12.1, но вы также можете установить версии, скомпилированные для CUDA 11.8, если это необходимо.

Шаг 3: Дополнительно - Установка из исходников

Если вы предпочитаете собирать vLLM из исходников, возможно, чтобы настроить его или использовать разные версии CUDA, выполните следующие шаги:

1. Клонируйте репозиторий vLLM:

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

2. Установите зависимости:
   Вам нужно установить neuronx-cc и transformers-neuronx. Затем продолжите с:

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

Шаг 4: Проверьте вашу установку

Чтобы убедиться, что vLLM установлен правильно, выполните эту команду в вашей Python среде:

import vllm
print(vllm.__version__)

Это должно отобразить версию vLLM, которую вы установили.

Применение vLLM в реальном мире

vLLM — это не просто библиотека; она может быть частью вашего процесса обработки данных или приложения. Вот реальный сценарий:

Кейс: Создание разговорного AI

Представьте, что вы разрабатываете разговорного AI-чат-бота для вашего бизнеса в сфере электронной коммерции. vLLM может использоваться как бэкенд для поддержки этого чат-бота, используя его эффективную обработку LLM. Интегрируя vLLM с вебхуками или API, вы можете создать бесшовный пользовательский опыт.

1. Настройка сервера vLLM:

   vLLM может быть развернут как сервер, совместимый с API OpenAI, что упрощает интеграцию с приложениями, разработанными для моделей OpenAI. Запустите сервер с моделью, как показано ниже:

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

2. Запрос к vLLM через API:

   Как только сервер запущен, вы можете запрашивать его аналогично API OpenAI. Вот пример запроса:

   curl http://localhost:8000/v1/completions \
   -H "Content-Type: application/json" \
   -d '{
     "model": "Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct",
     "prompt": "Каковы преимущества саморазмещения данных приложений?",
     "max_tokens": 50,
     "temperature": 0
   }'

Этот сервер может без проблем заменить API OpenAI в ваших приложениях.

Устранение неполадок и настройка

Общие проблемы

• Несоответствие версий CUDA: Убедитесь, что у вас правильная версия CUDA, соответствующая используемому бинарному файлу vLLM. Если вы используете другую версию CUDA, рассмотрите возможность сборки из исходников.
• Конфликты зависимостей: Если вы столкнулись с конфликтами пакетов, попробуйте сбросить вашу среду или вручную установить зависимости с конкретными версиями.

Оптимизация производительности

Чтобы получить максимальную отдачу от vLLM, рассмотрите эти советы по оптимизации производительности:

1. Кэширование результатов компиляции: При многократной сборке из исходников используйте инструменты, такие как ccache, чтобы ускорить последующие сборки.
2. Ограничение числа задач компиляции: Установите MAX_JOBS, чтобы контролировать количество задач, выполняющихся одновременно, чтобы избежать перегрузки вашей системы.

Заключение

vLLM предлагает непревзойденную гибкость и производительность в обработке больших языковых моделей. Следуя этому руководству, вы сможете бесшовно интегрировать vLLM в ваши AI-проекты, независимо от того, связаны ли они с разговорными интерфейсами или сложными задачами анализа данных.

Если вы стремитесь улучшить производительность и масштабируемость вашего приложения, рассмотрите возможность размещения его на облачном сервере, таком как LightNode, который предлагает гибкость для поддержки требовательных приложений, таких как vLLM. Вы можете зарегистрироваться на их сервисе по адресу https://go.lightnode.com?ref=115e0d2e&id=58.

Изучая потенциал vLLM для вашего следующего проекта, помните, что его сила заключается в его адаптивности и производительности. Независимо от того, находитесь ли вы в области AI-чат-ботов или добычи данных, vLLM готов трансформировать ваш рабочий процесс своими мощными функциями и масштабируемостью.