Запуск Kimi-K2-Instruct локально может показаться сложным на первый взгляд — но с правильными инструментами и последовательными шагами это оказывается удивительно просто. Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком, желающим поэкспериментировать с продвинутыми AI-моделями, или человеком, который хочет полностью контролировать процесс инференса без использования облачных API, это руководство проведёт вас через весь процесс шаг за шагом.
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.
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.