Bỏ qua nội dung chính

Cách Cài Đặt vLLM: Một Hướng Dẫn Toàn Diện

AIPythonDeep LearningvLLMLLMInstallation GuidePython LibraryKhoảng 6 phút

Cách Cài Đặt vLLM: Một Hướng Dẫn Toàn Diện

Bạn có tò mò về việc cài đặt vLLM, một thư viện Python hiện đại được thiết kế để mở khóa khả năng mạnh mẽ của LLM không? Hướng dẫn này sẽ hướng dẫn bạn qua quy trình, đảm bảo bạn khai thác được tiềm năng của vLLM để biến đổi các dự án AI của bạn.

Giới Thiệu về vLLM

vLLM không chỉ là một công cụ khác; nó là cánh cửa để khai thác sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) một cách hiệu quả. Nó hỗ trợ nhiều loại GPU NVIDIA, chẳng hạn như V100, T4 và dòng RTX20xx, làm cho nó trở nên hoàn hảo cho các tác vụ yêu cầu tính toán cao. Với khả năng tương thích với các phiên bản CUDA khác nhau, vLLM thích ứng một cách liền mạch với cơ sở hạ tầng hiện có của bạn, cho dù bạn đang sử dụng CUDA 11.8 hay CUDA 12.1 mới nhất.

Lợi Ích Chính của vLLM

  • Xử Lý Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Hiệu Quả: vLLM được tối ưu hóa cho hiệu suất với các GPU NVIDIA, cung cấp cải tiến tốc độ đáng kể so với các triển khai khác.
  • Có Thể Tùy Chỉnh: Nó cho phép xây dựng từ mã nguồn, giúp dễ dàng tích hợp với các dự án hiện có hoặc sửa đổi cho các trường hợp sử dụng cụ thể.
  • Tương Thích với OpenAPI: vLLM có thể được triển khai như một máy chủ tương thích với API của OpenAI, làm cho nó trở thành một giải pháp linh hoạt cho các ứng dụng AI.

Cài Đặt vLLM: Hướng Dẫn Từng Bước

Các Yêu Cầu

Trước khi bắt đầu cài đặt, hãy đảm bảo hệ thống của bạn đáp ứng các yêu cầu sau:

  • Hệ Điều Hành: Linux
  • Phiên Bản Python: Từ 3.8 đến 3.12
  • GPU: GPU NVIDIA tương thích với khả năng tính toán từ 7.0 trở lên

Bước 1: Thiết Lập Môi Trường Python của Bạn

Tạo một môi trường mới là rất quan trọng để tránh xung đột với các gói hiện có.

Sử Dụng Conda cho Môi Trường Python

  1. Tạo Môi Trường Conda:
    conda create -n myenv python=3.10 -y
  2. Kích Hoạt Môi Trường:
    conda activate myenv

Bước 2: Cài Đặt vLLM Sử Dụng pip

Khi môi trường của bạn đã sẵn sàng, việc cài đặt vLLM rất đơn giản.

pip install --upgrade pip # Đảm bảo bạn có phiên bản pip mới nhất
pip install vllm

vLLM được cài đặt sẵn với CUDA 12.1 theo mặc định, nhưng bạn cũng có thể cài đặt các phiên bản được biên dịch với CUDA 11.8 nếu cần.

Bước 3: Tùy Chọn - Cài Đặt từ Mã Nguồn

Nếu bạn muốn xây dựng vLLM từ mã nguồn, có thể để tùy chỉnh hoặc sử dụng các phiên bản CUDA khác nhau, hãy làm theo các bước sau:

  1. Nhân Bản Kho Lưu Trữ vLLM:

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

  2. Cài Đặt Các Phụ Thuộc:
    Bạn sẽ cần cài đặt neuronx-cc và transformers-neuronx. Sau đó, tiếp tục với:

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

Bước 4: Xác Minh Cài Đặt của Bạn

Để đảm bảo vLLM đã được cài đặt đúng cách, hãy chạy lệnh này trong môi trường Python của bạn:

import vllm
print(vllm.__version__)

Điều này sẽ hiển thị phiên bản của vLLM mà bạn đã cài đặt.

Ứng Dụng Thực Tế của vLLM

vLLM không chỉ là một thư viện; nó có thể là một phần của quy trình xử lý dữ liệu hoặc ứng dụng của bạn. Dưới đây là một kịch bản thực tế:

Nghiên Cứu Tình Huống: Xây Dựng AI Đối Thoại

Hãy tưởng tượng phát triển một chatbot AI đối thoại cho doanh nghiệp thương mại điện tử của bạn. vLLM có thể được sử dụng như một backend để cung cấp sức mạnh cho chatbot này, tận dụng khả năng xử lý LLM hiệu quả của nó. Bằng cách tích hợp vLLM với webhooks hoặc APIs, bạn có thể tạo ra một trải nghiệm người dùng liền mạch.

  1. Thiết Lập Máy Chủ vLLM:

    vLLM có thể được triển khai như một máy chủ tương thích với API của OpenAI, giúp dễ dàng tích hợp với các ứng dụng được thiết kế cho các mô hình của OpenAI. Bắt đầu máy chủ với một mô hình như thế này:

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

  2. Truy Vấn vLLM Thông Qua APIs:

    Khi máy chủ đã hoạt động, bạn có thể truy vấn nó tương tự như API của OpenAI. Dưới đây là một ví dụ về yêu cầu:

    curl http://localhost:8000/v1/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
  "model": "Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct",
  "prompt": "Những lợi ích của việc tự lưu trữ ứng dụng dữ liệu là gì?",
  "max_tokens": 50,
  "temperature": 0
}'

Máy chủ này có thể thay thế liền mạch API của OpenAI trong các ứng dụng của bạn.

Khắc Phục Sự Cố và Tùy Chỉnh

Các Vấn Đề Thường Gặp

  • Không Tương Thích Phiên Bản CUDA: Đảm bảo bạn có phiên bản CUDA đúng để phù hợp với nhị phân vLLM mà bạn đang sử dụng. Nếu bạn đang sử dụng một phiên bản CUDA khác, hãy xem xét việc xây dựng từ mã nguồn.
  • Xung Đột Phụ Thuộc: Nếu bạn gặp phải xung đột gói, hãy thử đặt lại môi trường của bạn hoặc cài đặt thủ công các phụ thuộc với các phiên bản cụ thể.

Tối Ưu Hiệu Suất

Để tận dụng tối đa vLLM, hãy xem xét những mẹo tối ưu hóa hiệu suất sau:

  1. Lưu Kết Quả Biên Dịch: Khi xây dựng từ mã nguồn nhiều lần, hãy sử dụng các công cụ như ccache để tăng tốc độ các lần biên dịch tiếp theo.
  2. Giới Hạn Số Lượng Công Việc Biên Dịch: Đặt MAX_JOBS để kiểm soát số lượng công việc chạy đồng thời nhằm tránh làm quá tải hệ thống của bạn.

Kết Luận

vLLM cung cấp sự linh hoạt và hiệu suất vô song trong việc xử lý các mô hình ngôn ngữ lớn. Bằng cách làm theo hướng dẫn này, bạn có thể tích hợp vLLM một cách liền mạch vào các dự án AI của mình, cho dù chúng liên quan đến giao diện đối thoại hay các tác vụ phân tích dữ liệu phức tạp.

Nếu bạn đang muốn nâng cao hiệu suất và khả năng mở rộng của ứng dụng, hãy xem xét việc lưu trữ nó trên một máy chủ đám mây như LightNode, nơi cung cấp sự linh hoạt để hỗ trợ các ứng dụng đòi hỏi như vLLM. Bạn có thể đăng ký dịch vụ của họ tại https://go.lightnode.com?ref=115e0d2e&id=58.

Khi bạn khám phá tiềm năng của vLLM cho dự án tiếp theo của mình, hãy nhớ rằng sức mạnh của nó nằm ở khả năng thích ứng và hiệu suất. Dù bạn đang ở trong lĩnh vực chatbot AI hay khai thác dữ liệu, vLLM luôn sẵn sàng để biến đổi quy trình làm việc của bạn với các tính năng mạnh mẽ và khả năng mở rộng.

Tập trung giới thiệu máy chủ VPS toàn cầu.