如何安装 vLLM：全面指南

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如何安装 vLLM：全面指南

您是否对安装 vLLM 感到好奇？这是一款旨在解锁强大 LLM 功能的先进 Python 库。本指南将引导您完成安装过程，确保您充分利用 vLLM 的潜力，转变您的 AI 驱动项目。

vLLM 简介

vLLM 不仅仅是另一个工具；它是高效利用大型语言模型（LLMs）力量的门户。它支持多种 NVIDIA GPU，例如 V100、T4 和 RTX20xx 系列，非常适合计算密集型任务。凭借其对不同 CUDA 版本的兼容性，vLLM 可以无缝适应您现有的基础设施，无论您使用的是 CUDA 11.8 还是最新的 CUDA 12.1。

vLLM 的主要优势

高效的大型语言模型处理：vLLM 针对 NVIDIA GPU 进行了性能优化，提供了显著的速度提升，相较于其他实现。
可定制：它允许从源代码构建，便于与现有项目集成或针对特定用例进行修改。
兼容 OpenAPI：vLLM 可以作为与 OpenAI API 兼容的服务器进行部署，使其成为 AI 应用的多功能解决方案。

安装 vLLM：逐步指南

前提条件

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

操作系统：Linux
Python 版本：介于 3.8 和 3.12 之间
GPU：兼容的 NVIDIA GPU，计算能力为 7.0 或更高

第一步：设置 Python 环境

创建新环境对于避免与现有包的冲突至关重要。

使用 Conda 创建 Python 环境

创建 Conda 环境：
```
conda create -n myenv python=3.10 -y
```
激活环境：
```
conda activate myenv
```

第二步：使用 pip 安装 vLLM

一旦您的环境准备就绪，安装 vLLM 就很简单。

pip install --upgrade pip # 确保您拥有最新的 pip 版本
pip install vllm

vLLM 默认预编译为 CUDA 12.1，但如果需要，您也可以安装编译为 CUDA 11.8 的版本。

第三步：可选 - 从源代码安装

如果您希望从源代码构建 vLLM，可能是为了自定义或使用不同的 CUDA 版本，请按照以下步骤操作：

克隆 vLLM 仓库：

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

安装依赖项：
您需要安装 neuronx-cc 和 transformers-neuronx。然后，继续执行：
```
pip install -U -r requirements-neuron.txt
pip install .
```

第四步：验证您的安装

为了确保 vLLM 已正确安装，请在您的 Python 环境中运行以下命令：

import vllm
print(vllm.__version__)

这将显示您安装的 vLLM 版本。

vLLM 的实际应用

vLLM 不仅仅是一个库；它可以成为您数据处理管道或应用程序的一部分。以下是一个实际场景：

案例研究：构建对话 AI

想象一下为您的电子商务业务开发一个对话 AI 聊天机器人。vLLM 可以作为后端来支持这个聊天机器人，利用其高效处理 LLM 的能力。通过将 vLLM 与 Webhook 或 API 集成，您可以创建无缝的用户体验。

设置 vLLM 服务器：
vLLM 可以作为与 OpenAI API 兼容的服务器进行部署，使其易于与为 OpenAI 模型设计的应用程序集成。使用以下模型启动服务器：
```
vllm serve Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
```

通过 API 查询 vLLM：

一旦服务器启动，您可以像查询 OpenAI 的 API 一样查询它。以下是一个示例请求：

curl http://localhost:8000/v1/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
  "model": "Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct",
  "prompt": "自托管数据应用的优势是什么？",
  "max_tokens": 50,
  "temperature": 0
}'

这个服务器可以无缝替代您应用中的 OpenAI API。

故障排除与自定义

常见问题

CUDA 版本不兼容：确保您拥有与所使用的 vLLM 二进制文件匹配的正确 CUDA 版本。如果您使用不同的 CUDA 版本，请考虑从源代码构建。
依赖项冲突：如果遇到包冲突，请尝试重置环境或手动安装特定版本的依赖项。

性能优化

为了充分利用 vLLM，请考虑以下性能优化建议：

缓存编译结果：在多次从源代码构建时，使用 ccache 等工具加速后续构建。
限制编译作业：设置 MAX_JOBS 来控制并发运行的作业数量，以避免使系统过载。

结论

vLLM 在处理大型语言模型方面提供了无与伦比的灵活性和性能。通过遵循本指南，您可以将 vLLM 无缝集成到您的 AI 项目中，无论是涉及对话接口还是复杂的数据分析任务。

如果您希望提升应用的性能和可扩展性，请考虑将其托管在像 LightNode 这样的云服务器上，它提供支持像 vLLM 这样的高需求应用的灵活性。您可以在 https://go.lightnode.com?ref=115e0d2e&id=58 注册他们的服务。

当您探索 vLLM 在下一个项目中的潜力时，请记住，它的力量在于其适应性和性能能力。无论您是在 AI 驱动的聊天机器人领域还是数据挖掘领域，vLLM 都准备好通过其强大的功能和可扩展性来转变您的工作流程。