llama-factory vllm

### LLaMA-Factory 和 VLLM 的使用教程 #### 关于 LLaMA-Factory LLaMA-Factory 是一个基于 Hugging Face Transformers 库构建的开源项目，旨在简化大型语言模型（LLMs）的微调和推理过程[^1]。它支持多种预训练模型，并提供了灵活的接口来加载自定义数据集以及调整超参数。以下是通过 Docker 部署 LLaMA-Factory 的基本流程： ```bash docker build -f ./Dockerfile -t llama-factory:latest . docker run --gpus=all \ -v ./hf_cache:/root/.cache/huggingface/ \ -v ./data:/app/data \ -v ./output:/app/output \ -e CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \ -p 7860:7860 \ --shm-size 16G \ --name llama_factory \ -d llama-factory:latest ``` 上述命令会启动一个容器化环境，其中 `--gpus` 参数用于分配 GPU 资源，而 `-v` 参数则挂载本地目录以便保存缓存文件、输入数据和输出结果。如果希望进一步优化配置管理，可以考虑使用 **Docker Compose** 来替代单独的手动运行指令。 --- #### 关于 VLLM VLLM 是一种高效的并行解码框架，专为大规模语言模型设计，能够显著提升吞吐量并降低延迟[^2]。其核心优势在于利用多 GPU 并行计算能力实现高性能推理服务。要集成 VLLM 到现有工作流中，通常需要完成以下几个方面的工作： 1. 安装依赖库； 2. 加载目标模型权重； 3. 设置 HTTP API 接口供外部访问。下面是一个简单的 Python 实现案例： ```python from vllm import LLM, SamplingParams # 初始化模型实例 model_path = "/path/to/model" llm = LLM(model=model_path) # 定义采样策略 sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95) # 执行推断请求 prompts = ["Once upon a time", "The capital of France is"] outputs = llm.generate(prompts, sampling_params=sampling_params) for output in outputs: prompt = output.prompt generated_text = output.outputs[0].text print(f"Prompt: {prompt}\nGenerated Text: {generated_text}") ``` 此脚本展示了如何快速搭建一个基础版本的服务端程序。 --- #### 结合两者的方法当尝试将 LLaMA-Factory 与 VLLM 进行联合部署时，需注意两者的功能定位差异——前者更侧重于提供易用性的封装工具链；后者专注于加速在线预测性能表现。因此实际操作过程中可能涉及如下几个要点： - 数据预处理阶段可沿用 LLaMA-Factory 提供的功能模块； - 对经过训练后的最终产物应用 VLLM 技术手段增强实时响应效率。具体而言，可以在完成模型定制之后导出对应的 checkpoint 文件作为后续加载依据。 ---

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