vllm安装

### 如何安装 VLLM VLLM 是一种用于高效推理和生成的大规模语言模型框架。以下是关于如何安装 VLLM 的详细说明。 #### 环境准备为了成功安装 VLLM，需要确保环境满足以下依赖条件： - Python 版本应为 3.8 或更高版本。 - 需要 NVIDIA GPU 和 CUDA 支持，因为 VLLM 主要在 GPU 上运行以加速计算性能[^1]。 #### 安装步骤可以通过 pip 工具直接安装 VLLM： ```bash pip install vllm ``` 此命令会自动处理大部分依赖项并完成基本安装过程。然而，在某些情况下可能还需要手动安装额外的支持库来优化性能。 #### 提升性能的可选组件对于更高效的推理能力，可以考虑安装 `flash-attention` 库，这能够显著提升注意力机制的速度与效率。具体操作如下所示： ```bash git clone --branch v2.4.1 https://github.com/Dao-AILab/flash-attention cd flash-attention MAX_JOBS=4 python setup.py install cd csrc/rotary MAX_JOBS=4 python setup.py install cd - cd csrc/layer_norm MAX_JOBS=4 python setup.py install cd - ``` 上述脚本将依次编译并安装 `flash-attention` 及其内部模块（如 rotary embedding 和 layer normalization），从而增强整体系统的运算效能[^2]。 #### 测试安装是否成功一旦完成了所有的设置工作之后，可通过下面这段简单的代码验证 VLLM 是否正常运作: ```python from vllm import LLM, SamplingParams # 初始化模型实例 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) # 执行一次预测任务 outputs = llm.generate(["你好"], sampling_params=sampling_params) print(outputs[0].outputs[0].text) ``` 以上程序片段加载了一个预训练好的 LLaMA 模型，并基于给定提示词 “你好” 来生成一段回复内容。 ---

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