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vllm多卡部署大模型

时间: 2025-01-23 08:08:07 浏览: 319

### 使用 VLLM 进行多GPU部署为了在多个GPU上高效部署大型模型，VLLM 提供了一套完整的解决方案。这不仅简化了开发者的操作流程，还显著提高了模型推理的速度和效率。 #### 安装依赖项确保环境中已安装 Python、Ray 库以及最新版本的 VLLM 及其相关组件[^1]： ```bash pip install ray vllm ``` 对于更全面的支持，特别是当计划使用特定功能如 `xformers` 或者来自 ModelScope 的预训练模型时，则需进一步扩展安装列表[^3]： ```bash pip install -U xformers torch torchvision torchaudio triton --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 pip install modelscope vllm ``` #### 初始化 Ray 集群并启动服务创建一个简单的脚本来初始化 Ray 并加载目标模型到内存中。此过程会自动检测可用的 GPU 设备数量，并据此分配资源给各个 worker 实例处理请求。 ```python import os from vllm import LLM, SamplingParams # 设置环境变量以启用所有可见的 CUDA 设备 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1,2,3" # 假设有四块 GPU 卡 def start_llm_service(model_name='facebook/opt-1.3b'): llm = LLM( model=model_name, tensor_parallel_size=len(os.getenv('CUDA_VISIBLE_DEVICES', '').split(',')), seed=0 ) sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7) return llm.generate(["你好"], sampling_params=sampling_params)[0].outputs[0].text if __name__ == '__main__': result = start_llm_service() print(f'Generated text: {result}') ``` 上述代码片段展示了如何指定要使用的 GPU 列表，并通过设置 `tensor_parallel_size` 参数告知 VLLM 将模型切分至多少个设备上去运行。这里假设拥有四块 GPU，在实际应用中应根据实际情况调整该参数值。

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