ubuntu vllm T4
时间: 2025-04-18 07:45:06 浏览: 49
### 如何在 Ubuntu 上使用 vLLM 和 NVIDIA T4 进行设置和优化
#### 安装必要的驱动程序和支持软件
为了使 vLLM 能够充分利用 NVIDIA T4,在 Ubuntu 环境下需先安装合适的 GPU 驱动以及 CUDA 工具包。这一步骤对于确保后续框架正常运作至关重要[^1]。
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-driver-525
sudo reboot now
```
重启之后验证驱动是否成功加载:
```bash
nvidia-smi
```
接着安装 CUDA Toolkit 及 cuDNN 库来提供给深度学习应用所需的底层支持功能。
#### 准备 Python 开发环境并安装依赖库
创建独立的虚拟环境有助于管理不同项目之间的版本冲突问题,推荐采用 conda 或者 virtualenv 方式构建隔离的工作空间。随后按照官方文档指引完成 PyTorch 或 TensorFlow 的安装过程,并确认其可以识别到已安装好的 GPU 设备[^2]。
```bash
conda create --name llm_env python=3.8
conda activate llm_env
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
```
#### 下载与配置 vLLM 模型及相关资源文件
获取预训练模型权重和其他必要组件后解压至指定目录内;调整配置参数以适应目标硬件条件下的最佳表现形式,比如批处理大小、线程数等设定均会影响最终效果呈现。
#### 性能调优建议
针对特定应用场景做出适当修改可进一步提升效率指标。例如减少不必要的计算开销、启用混合精度运算模式(FP16),或是利用 TensorRT 对推理流程加速都是可行的方法之一。
```python
import torch
model.half() # 启用 FP16 半精度浮点数表示法降低内存占用提高吞吐量
```
通过上述措施可以在Ubuntu平台上顺利搭建起基于vLLM和NVIDIA T4的大规模语言模型服务端解决方案,实现高效稳定的在线预测能力。
阅读全文
相关推荐
















