Як Встановити vLLM: Всеосяжний Посібник

Приблизно 3 хв

Як Встановити vLLM: Всеосяжний Посібник

Вас цікавить встановлення vLLM, сучасної бібліотеки Python, призначеної для розблокування потужних можливостей LLM? Цей посібник проведе вас через процес, забезпечуючи використання потенціалу vLLM для трансформації ваших проектів на основі AI.

Вступ до vLLM

vLLM - це більше, ніж просто ще один інструмент; це ворота до ефективного використання потужності великих мовних моделей (LLM). Він підтримує різноманітні графічні процесори NVIDIA, такі як V100, T4 та серії RTX20xx, що робить його ідеальним для обчислювально інтенсивних завдань. Завдяки своїй сумісності з різними версіями CUDA, vLLM безперешкодно адаптується до вашої існуючої інфраструктури, незалежно від того, чи використовуєте ви CUDA 11.8 або останню версію CUDA 12.1.

Основні Переваги vLLM

Ефективне Управління Великими Мовними Моделями: vLLM оптимізовано для продуктивності з графічними процесорами NVIDIA, пропонуючи значні покращення швидкості в порівнянні з іншими реалізаціями.
Налаштовуваний: Дозволяє будувати з виходу, що спрощує інтеграцію з існуючими проектами або модифікацію для конкретних випадків використання.
Сумісний з OpenAPI: vLLM може бути розгорнуто як сервер, сумісний з OpenAI API, що робить його універсальним рішенням для AI додатків.

Встановлення vLLM: Покроковий Посібник

Попередні Умови

Перед тим, як перейти до встановлення, переконайтеся, що ваша система відповідає наступним вимогам:

Операційна Система: Linux
Версія Python: Від 3.8 до 3.12
GPU: Сумісний графічний процесор NVIDIA з обчислювальною спроможністю 7.0 або вище

Крок 1: Налаштування Вашого Python Середовища

Створення нового середовища є важливим для уникнення конфліктів з існуючими пакетами.

Використання Conda для Python Середовища

Створіть Середовище Conda:
```
conda create -n myenv python=3.10 -y
```
Активуйте Середовище:
```
conda activate myenv
```

Крок 2: Встановлення vLLM за Допомогою pip

Коли ваше середовище готове, встановлення vLLM є простим.

pip install --upgrade pip # Переконайтеся, що у вас остання версія pip
pip install vllm

vLLM за замовчуванням постачається з попередньо скомпільованою версією CUDA 12.1, але ви також можете встановити версії, скомпільовані з CUDA 11.8, якщо це необхідно.

Крок 3: Додатково - Встановлення з Виходу

Якщо ви віддаєте перевагу будувати vLLM з виходу, можливо, щоб налаштувати його або використовувати різні версії CUDA, дотримуйтесь цих кроків:

Клонування Репозиторію vLLM:

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

Встановлення Залежностей:
Вам потрібно буде мати встановлені neuronx-cc та transformers-neuronx. Потім продовжте з:
```
pip install -U -r requirements-neuron.txt
pip install .
```

Крок 4: Перевірка Вашого Встановлення

Щоб переконатися, що vLLM було встановлено правильно, виконайте цю команду у вашому Python середовищі:

import vllm
print(vllm.__version__)

Це повинно відобразити версію vLLM, яку ви встановили.

Реальні Застосування vLLM

vLLM - це не просто бібліотека; вона може бути частиною вашого процесу обробки даних або додатку. Ось реальний сценарій:

Кейс: Створення Розмовного AI

Уявіть, що ви розробляєте розмовного AI чат-бота для вашого бізнесу електронної комерції. vLLM може бути використано як бекенд для підтримки цього чат-бота, використовуючи його ефективне управління LLM. Інтегруючи vLLM з вебхуками або API, ви можете створити безперебійну взаємодію з користувачем.

Налаштування Сервера vLLM:
vLLM може бути розгорнуто як сервер, сумісний з OpenAI API, що спрощує інтеграцію з додатками, розробленими для моделей OpenAI. Запустіть сервер з моделлю, як ця:
```
vllm serve Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
```

Запит до vLLM через API:

Коли сервер запущено, ви можете запитувати його подібно до API OpenAI. Ось приклад запиту:

curl http://localhost:8000/v1/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
  "model": "Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct",
  "prompt": "Які переваги самостійного хостингу даних?",
  "max_tokens": 50,
  "temperature": 0
}'

Цей сервер може безперешкодно замінити API OpenAI у ваших додатках.

Виправлення Помилок та Налаштування

Загальні Проблеми

Несумісність Версії CUDA: Переконайтеся, що у вас правильна версія CUDA, щоб відповідати бінарному файлу vLLM, який ви використовуєте. Якщо ви використовуєте іншу версію CUDA, розгляньте можливість побудови з виходу.
Конфлікти Залежностей: Якщо ви стикаєтеся з конфліктами пакетів, спробуйте скинути ваше середовище або вручну встановити залежності з конкретними версіями.

Оптимізація Продуктивності

Щоб отримати максимальну вигоду від vLLM, розгляньте ці поради з оптимізації продуктивності:

Кешування Результатів Компіляції: Коли ви будуєте з виходу кілька разів, використовуйте інструменти, такі як ccache, щоб прискорити наступні компіляції.
Обмеження Кількості Завдань Компіляції: Встановіть MAX_JOBS, щоб контролювати кількість завдань, що виконуються одночасно, щоб уникнути перевантаження вашої системи.

Висновок

vLLM пропонує безпрецедентну гнучкість і продуктивність у роботі з великими мовними моделями. Дотримуючись цього посібника, ви можете безперешкодно інтегрувати vLLM у ваші AI проекти, незалежно від того, чи йдеться про розмовні інтерфейси або складні завдання аналізу даних.

Якщо ви прагнете покращити продуктивність і масштабованість вашого додатку, розгляньте можливість хостингу його на хмарному сервері, такому як LightNode, який пропонує гнучкість для підтримки вимогливих додатків, таких як vLLM. Ви можете зареєструватися на їхній сервіс за адресою https://go.lightnode.com?ref=115e0d2e&id=58.

Досліджуючи потенціал vLLM для вашого наступного проекту, пам'ятайте, що його сила полягає в його адаптивності та продуктивності. Незалежно від того, чи ви в сфері AI-чат-ботів або видобутку даних, vLLM готовий трансформувати ваш робочий процес своїми потужними функціями та масштабованістю.