vllm安装mac
时间: 2025-05-13 14:49:43 浏览: 109
### 安装 VLLM 框架
要在 Mac 上安装 VLLM 框架,可以通过以下方法实现。以下是详细的说明:
#### 创建 Python 虚拟环境
为了确保依赖项管理清晰并减少冲突,建议先通过 `conda` 创建一个新的虚拟环境。具体命令如下所示[^2]:
```bash
conda create -n vllm_env python=3.10
```
激活该虚拟环境:
```bash
conda activate vllm_env
```
#### 安装必要的依赖库
进入虚拟环境后,需要安装一些基础工具来支持后续操作。可以运行以下命令以完成基本设置:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
```
注意:如果您的设备不支持 GPU 或者您希望仅使用 CPU 进行推理,则应调整上述 PyTorch 的安装方式为无 CUDA 支持版本。
#### 获取并编译源码
访问官方仓库地址下载最新版代码[^1]:
```bash
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/vl/vllm.git
cd vllm
```
接着按照文档指示构建项目所需的组件。通常情况下这一步涉及执行脚本文件或者手动指定参数调用 Makefile 工具链来进行定制化组装过程。对于大多数标准配置而言,默认选项即可满足需求。
```bash
make all
```
#### 验证安装成功与否
最后验证整个流程是否顺利完成以及各项功能模块能否正常运作非常重要。尝试加载预训练模型实例测试一下性能表现如何吧!例如下面这段简单的例子展示了怎样快速启动服务端口监听来自客户端请求的任务处理机制。
```python
from vllm import LLM, SamplingParams
# 初始化大型语言模型
llm = LLM(model="meta-llama/Llama-2-7b-hf")
# 设置采样参数
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)
# 提交输入序列给模型预测下一个词元分布概率最高的结果
outputs = llm.generate(["Hello world!"], sampling_params=sampling_params)
print(outputs)
```
以上就是在 Mac 平台上部署 VLLM 大规模语言模型推断引擎的主要步骤概述了哦!
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