vllm 安装ds

### 安装 vLLM 和 DeepSpeed 的方法 #### 1. 安装 vLLM vLLM 是一种高效的推理引擎，适用于大规模语言模型的部署和优化。以下是安装 vLLM 所需的主要步骤： - 首先确保 Python 版本不低于 3.8，并已安装 CUDA 工具链（推荐版本为 11.x 或更高）。可以通过以下命令验证环境配置： ```bash python --version nvcc --version ``` - 使用 pip 命令直接安装最新稳定版 vLLM 库： ```bash pip install vllm ``` 如果遇到依赖冲突或其他问题，可以尝试创建一个新的虚拟环境来隔离现有环境的影响[^2]。 对于 GPU 加速支持，建议确认 NVIDIA 驱动程序兼容性并更新到最新的 cuDNN 版本以获得最佳性能表现。 --- #### 2. 安装 DeepSpeed DeepSpeed 是由微软开发的一个深度学习优化库，专注于提升训练效率和扩展能力。以下是安装指南： - 同样需要满足基础运行条件，即 Python >= 3.7 和 PyTorch >= 1.9。可通过如下方式检查当前状态： ```python import torch print(torch.__version__) ``` - 推荐通过 conda 渠道完成安装过程，这样能够更方便管理复杂的依赖关系： ```bash conda create -n deepspeed_env python=3.8 conda activate deepspeed_env conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch pip install deepspeed ``` 上述操作会自动拉取必要的组件文件至指定路径下[^1]。 当面临特定硬件架构下的编译错误时，可能需要手动调整 Makefile 参数或者重新构建 wheel 包。 --- #### 解决常见问题的方法 针对可能出现的一些典型障碍提供解决方案如下： - **CUDA 不匹配** 如果提示关于 CUDA version mismatch 错误消息，则应卸载原有版本再按照官方文档指引重试安装流程。 - **内存不足** 对于大尺寸参数量级网络结构，在有限资源条件下容易触发 OOM (Out Of Memory)，此时可考虑启用 ZeRO stage 技术减少显存消耗。 - **Python API 调用失败** 若发现某些功能调用报错，请核实所使用的接口是否符合最新 release note 中描述的标准定义。 ```python from transformers import AutoTokenizer, pipeline import torch from deepspeed.runtime.engine import DeepSpeedEngine tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") model = ... # Your model initialization here engine = DeepSpeedEngine(model=model, config="ds_config.json", ...) ``` 以上代码片段展示了如何集成 Transformers 和 DeepSpeed 进行高效分布式计算处理。 ---