如何安裝 vLLM：全面指南

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如何安裝 vLLM：全面指南

您是否對安裝 vLLM 感到好奇？這是一個先進的 Python 函式庫，旨在解鎖強大的 LLM 能力。本指南將引導您完成過程，確保您能夠充分利用 vLLM 的潛力，轉變您的 AI 驅動專案。

vLLM 簡介

vLLM 不僅僅是另一個工具；它是高效利用大型語言模型 (LLMs) 的門戶。它支持多種 NVIDIA GPU，例如 V100、T4 和 RTX20xx 系列，非常適合計算密集型任務。憑藉其對不同 CUDA 版本的兼容性，vLLM 能夠無縫適應您的現有基礎設施，無論您使用的是 CUDA 11.8 還是最新的 CUDA 12.1。

vLLM 的主要優勢

高效的大型語言模型處理：vLLM 針對 NVIDIA GPU 進行了性能優化，提供了顯著的速度提升，相較於其他實現。
可自定義：它允許從源碼構建，便於與現有專案集成或針對特定用例進行修改。
OpenAPI 兼容：vLLM 可以作為與 OpenAI API 兼容的伺服器進行部署，成為 AI 應用的多功能解決方案。

安裝 vLLM：逐步指南

前置條件

在開始安裝之前，請確保您的系統滿足以下要求：

作業系統：Linux
Python 版本：介於 3.8 和 3.12 之間
GPU：兼容的 NVIDIA GPU，計算能力為 7.0 或更高

步驟 1：設置您的 Python 環境

創建新環境對於避免與現有套件的衝突至關重要。

使用 Conda 設置 Python 環境

創建 Conda 環境：
```
conda create -n myenv python=3.10 -y
```
激活環境：
```
conda activate myenv
```

步驟 2：使用 pip 安裝 vLLM

一旦您的環境準備好，安裝 vLLM 就變得簡單了。

pip install --upgrade pip # 確保您擁有最新的 pip 版本
pip install vllm

vLLM 預設已使用 CUDA 12.1 編譯，但如果需要，您也可以安裝使用 CUDA 11.8 編譯的版本。

步驟 3：可選 - 從源碼安裝

如果您希望從源碼構建 vLLM，可能是為了自定義或使用不同的 CUDA 版本，請按照以下步驟操作：

克隆 vLLM 倉庫：

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

安裝依賴項：
您需要安裝 neuronx-cc 和 transformers-neuronx。然後，繼續進行：
```
pip install -U -r requirements-neuron.txt
pip install .
```

步驟 4：驗證您的安裝

為了確保 vLLM 已正確安裝，請在您的 Python 環境中運行以下命令：

import vllm
print(vllm.__version__)

這應該顯示您安裝的 vLLM 版本。

vLLM 的實際應用

vLLM 不僅僅是一個函式庫；它可以成為您的數據處理管道或應用的一部分。這裡有一個實際的案例：

案例研究：構建對話式 AI

想像一下為您的電子商務業務開發一個對話式 AI 聊天機器人。vLLM 可以作為後端來支持這個聊天機器人，利用其高效處理 LLM 的能力。通過將 vLLM 與 Webhook 或 API 集成，您可以創建無縫的用戶體驗。

設置 vLLM 伺服器：
vLLM 可以作為與 OpenAI API 兼容的伺服器進行部署，便於與為 OpenAI 模型設計的應用集成。使用以下模型啟動伺服器：
```
vllm serve Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
```

通過 API 查詢 vLLM：

一旦伺服器啟動，您可以像查詢 OpenAI 的 API 一樣查詢它。這裡是一個請求示例：

curl http://localhost:8000/v1/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
  "model": "Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct",
  "prompt": "自我托管數據應用的優勢是什麼？",
  "max_tokens": 50,
  "temperature": 0
}'

這個伺服器可以無縫替代您應用中的 OpenAI API。

故障排除與自定義

常見問題

CUDA 版本不兼容：確保您擁有正確的 CUDA 版本以匹配您使用的 vLLM 二進制檔。如果您使用不同的 CUDA 版本，考慮從源碼構建。
依賴項衝突：如果遇到套件衝突，請嘗試重置您的環境或手動安裝特定版本的依賴項。

性能優化

為了充分利用 vLLM，請考慮以下性能優化建議：

緩存編譯結果：當多次從源碼構建時，使用像 ccache 這樣的工具來加快後續構建的速度。
限制編譯作業：設置 MAX_JOBS 以控制同時運行的作業數量，以避免使系統過載。

結論

vLLM 在處理大型語言模型方面提供了無與倫比的靈活性和性能。通過遵循本指南，您可以將 vLLM 無縫集成到您的 AI 專案中，無論是涉及對話介面還是複雜的數據分析任務。

如果您希望提升應用的性能和可擴展性，考慮將其托管在像 LightNode 這樣的雲伺服器上，該伺服器提供支持高需求應用（如 vLLM）的靈活性。您可以在 https://go.lightnode.com?ref=115e0d2e&id=58 註冊他們的服務。

在您探索 vLLM 在下一個專案中的潛力時，請記住，它的力量在於其適應性和性能能力。無論您是在 AI 驅動的聊天機器人還是數據挖掘的領域，vLLM 都隨時準備以其強大的功能和可擴展性來轉變您的工作流程。