vLLM Nasıl Kurulur: Kapsamlı Bir Rehber

Yaklaşık 3 dakika

vLLM Nasıl Kurulur: Kapsamlı Bir Rehber

vLLM'yi, güçlü LLM yeteneklerini açığa çıkarmak için tasarlanmış son teknoloji bir Python kütüphanesini kurmakla mı ilgileniyorsunuz? Bu rehber, süreci adım adım açıklayarak vLLM'nin potansiyelini AI odaklı projelerinizi dönüştürmek için nasıl kullanacağınızı gösterecektir.

vLLM'ye Giriş

vLLM sadece bir araç değil; büyük dil modellerinin (LLM'ler) gücünü verimli bir şekilde kullanmanın kapısını aralayan bir geçittir. V100, T4 ve RTX20xx serisi gibi çeşitli NVIDIA GPU'larını destekler, bu da onu hesaplama yoğun görevler için mükemmel hale getirir. Farklı CUDA sürümleriyle uyumluluğu sayesinde, vLLM mevcut altyapınıza sorunsuz bir şekilde uyum sağlar; ister CUDA 11.8 ister en son CUDA 12.1 kullanıyor olun.

vLLM'nin Ana Faydaları

Verimli Büyük Dil Modeli Yönetimi: vLLM, NVIDIA GPU'ları ile performans için optimize edilmiştir ve diğer uygulamalara göre önemli hız artışları sunar.
Özelleştirilebilir: Kaynaktan inşa etmeye olanak tanır, bu da mevcut projelerle entegrasyonu veya belirli kullanım durumları için modifikasyonu kolaylaştırır.
OpenAPI Uyumlu: vLLM, OpenAI API'si ile uyumlu bir sunucu olarak dağıtılabilir, bu da onu AI uygulamaları için çok yönlü bir çözüm haline getirir.

vLLM Kurulumu: Adım Adım Rehber

Ön Koşullar

Kuruluma geçmeden önce, sisteminizin aşağıdaki gereksinimleri karşıladığından emin olun:

İşletim Sistemi: Linux
Python Sürümü: 3.8 ile 3.12 arasında
GPU: 7.0 veya daha yüksek hesaplama yeteneğine sahip uyumlu NVIDIA GPU

Adım 1: Python Ortamınızı Ayarlayın

Yeni bir ortam oluşturmak, mevcut paketlerle çakışmaları önlemek için kritik öneme sahiptir.

Python Ortamı için Conda Kullanma

Bir Conda Ortamı Oluşturun:
```
conda create -n myenv python=3.10 -y
```
Ortamı Aktif Hale Getirin:
```
conda activate myenv
```

Adım 2: pip Kullanarak vLLM'yi Kurun

Ortamınız hazır olduğunda, vLLM'yi kurmak oldukça basittir.

pip install --upgrade pip # En son pip sürümüne sahip olduğunuzdan emin olun
pip install vllm

vLLM varsayılan olarak CUDA 12.1 ile önceden derlenmiş olarak gelir, ancak ihtiyaç duyulursa CUDA 11.8 ile derlenmiş sürümleri de kurabilirsiniz.

Adım 3: İsteğe Bağlı - Kaynaktan Kurulum

vLLM'yi kaynaktan inşa etmeyi tercih ediyorsanız, belki özelleştirmek veya farklı CUDA sürümleri kullanmak için, bu adımları izleyin:

vLLM Deposu'nu Klonlayın:

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

Bağımlılıkları Kurun:
neuronx-cc ve transformers-neuronx'in kurulu olması gerekecek. Ardından, devam edin:
```
pip install -U -r requirements-neuron.txt
pip install .
```

Adım 4: Kurulumunuzu Doğrulayın

vLLM'nin doğru bir şekilde kurulduğundan emin olmak için, Python ortamınızda bu komutu çalıştırın:

import vllm
print(vllm.__version__)

Bu, kurulu olan vLLM sürümünü göstermelidir.

vLLM'nin Gerçek Dünya Uygulamaları

vLLM sadece bir kütüphane değil; veri işleme hattınızın veya uygulamanızın bir parçası olabilir. İşte gerçek bir senaryo:

Vaka Çalışması: Bir Konuşma AI'sı Oluşturma

E-ticaret işiniz için bir konuşma AI chatbot'u geliştirdiğinizi hayal edin. vLLM, bu chatbot'u güçlendirmek için arka uç olarak kullanılabilir ve LLM'leri verimli bir şekilde yönetme yeteneğinden faydalanabilirsiniz. vLLM'yi web kancaları veya API'lerle entegre ederek, kesintisiz bir kullanıcı deneyimi oluşturabilirsiniz.

vLLM Sunucusunu Ayarlama:
vLLM, OpenAI API'si ile uyumlu bir sunucu olarak dağıtılabilir, bu da OpenAI'nin modelleri için tasarlanmış uygulamalarla entegrasyonu kolaylaştırır. Sunucuyu şu şekilde başlatın:
```
vllm serve Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
```

API'ler Üzerinden vLLM'yi Sorgulama:

Sunucu çalıştığında, OpenAI'nin API'sine benzer şekilde sorgulayabilirsiniz. İşte bir örnek istek:

curl http://localhost:8000/v1/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
  "model": "Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct",
  "prompt": "Kendi barındırdığınız veri uygulamalarının avantajları nelerdir?",
  "max_tokens": 50,
  "temperature": 0
}'

Bu sunucu, uygulamalarınızda OpenAI'nin API'sinin yerini sorunsuz bir şekilde alabilir.

Sorun Giderme ve Özelleştirme

Yaygın Sorunlar

CUDA Sürüm Uyuşmazlığı: Kullandığınız vLLM ikili dosyasıyla eşleşen doğru CUDA sürümüne sahip olduğunuzdan emin olun. Farklı bir CUDA sürümü kullanıyorsanız, kaynaktan inşa etmeyi düşünün.
Bağımlılık Çatışmaları: Paket çatışmalarıyla karşılaşırsanız, ortamınızı sıfırlamayı veya bağımlılıkları belirli sürümlerle manuel olarak kurmayı deneyin.

Performans Optimizasyonu

vLLM'den en iyi şekilde yararlanmak için bu performans optimizasyon ipuçlarını göz önünde bulundurun:

Derleme Sonuçlarını Önbelleğe Alma: Kaynaktan birden fazla kez inşa ederken, sonraki derlemeleri hızlandırmak için ccache gibi araçlar kullanın.
Derleme İşlerini Sınırlama: Sisteminizin aşırı yüklenmesini önlemek için MAX_JOBS değerini ayarlayarak aynı anda çalışan iş sayısını kontrol edin.

Sonuç

vLLM, büyük dil modellerini yönetmede eşsiz esneklik ve performans sunar. Bu rehberi takip ederek, vLLM'yi AI projelerinize sorunsuz bir şekilde entegre edebilirsiniz; ister konuşma arayüzleri ister karmaşık veri analizi görevleri olsun.

Uygulamanızın performansını ve ölçeklenebilirliğini artırmayı hedefliyorsanız, vLLM gibi talepkar uygulamaları desteklemek için esneklik sunan bir bulut sunucusu olan LightNode'da barındırmayı düşünün. Hizmetlerine https://go.lightnode.com?ref=115e0d2e&id=58 adresinden kaydolabilirsiniz.

vLLM'nin bir sonraki projeniz için potansiyelini keşfederken, gücünün uyumluluğu ve performans yeteneklerinde yattığını unutmayın. İster AI destekli chatbot'lar ister veri madenciliği alanında olun, vLLM, sağlam özellikleri ve ölçeklenebilirliği ile iş akışınızı dönüştürmeye hazır.