windows VLLM部署

### 部署 VLLM 框架于 Windows 系统 尽管 VLLM 是一个强大的大语言模型推理框架，但在 Windows 上直接部署可能会遇到一些兼容性和依赖项的问题。以下是关于如何在 Windows 环境中尝试部署 VLLM 的方法： #### 使用 WSL (Windows Subsystem for Linux) 由于 VLLM 主要针对类 Unix 系统进行了优化，在原生 Windows 下可能无法正常运行。因此推荐通过 **WSL** 来创建一个接近 Linux 的环境来支持 VLLM。 1. 安装并配置 WSL： - 打开 PowerShell 并执行 `wsl --install` 命令以安装最新的 WSL 版本。 - 启动新安装的 Linux 发行版（如 Ubuntu），完成初始设置。 2. 设置 GPU 支持（如果适用）： - 如果计划使用 NVIDIA 显卡加速，则需按照官方指南安装适用于 WSL 的 CUDA 工具包[^1]。 3. 创建虚拟环境与安装依赖： ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install python3-pip git build-essential cmake libboost-all-dev -y pip install virtualenv python3 -m venv vllm_env source vllm_env/bin/activate ``` 4. 克隆仓库并安装 VLLM： ```bash git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git cd vllm pip install -r requirements.txt pip install . ``` #### 替代方案：Docker 容器化部署 另一种方式是借助 Docker 技术构建隔离化的运行环境，从而规避操作系统差异带来的麻烦。 1. 安装 Docker Desktop on Windows，并启用 WSL 2 后端支持。 2. 构建基于官方镜像的服务实例： ```dockerfile FROM nvidia/cuda:12.0-base-ubuntu20.04 RUN apt-get update && \ apt-get install -y python3-pip git && \ rm -rf /var/lib/apt/lists/* WORKDIR /app COPY . . RUN pip install --upgrade pip setuptools wheel && \ pip install -r requirements.txt CMD ["python", "-u", "server.py"] ``` 3. 编译完成后启动容器即可测试效果。 需要注意的是，上述过程假设读者具备一定的开发基础以及硬件条件满足最低需求[^2]。 ```python import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM from vllm import LLM, SamplingParams tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf") sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95) llm = LLM(model=model, tokenizer=tokenizer) output = llm.generate(["Once upon a time"], sampling_params=sampling_params) print(output) ``` 以上代码片段展示了如何加载预训练模型并通过 VLLM 进行文本生成操作的一个简单例子。