vllm离线部署大模型
时间: 2025-02-22 12:30:06 浏览: 504
### vLLM 大规模语言模型离线部署方法
对于大规模语言模型(LLMs)的离线部署,尤其是像vLLM这样的库所支持的情况,主要涉及几个关键步骤和技术考量。首先,在准备阶段,需确保拥有经过充分训练并验证过的模型文件以及相应的配置参数[^2]。
#### 准备环境与依赖项安装
为了实现离线部署,首先要创建一个独立的工作环境,并在此环境中安装必要的Python包和其他依赖组件。这可以通过虚拟环境工具如`venv`或`conda`完成。接着,按照官方文档指示下载对应版本的transformers库以及其他可能需要用到的支持软件,比如CUDA Toolkit如果计划利用GPU加速的话。
```bash
# 创建并激活新的 conda 虚拟环境
conda create --name offline_llm python=3.9
conda activate offline_llm
# 安装所需的 Python 包
pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
pip install git+https://github.com/vllm-project/vllm.git@main
```
#### 下载预训练模型权重
接下来是从互联网上获取预先训练好的模型权重,并将其保存到本地磁盘中以便后续加载使用。这里可以采用Hugging Face Model Hub作为可靠的资源来源之一。通过指定具体的仓库路径和分支标签,能够精确地定位目标模型及其配套资产。
```python
from huggingface_hub import snapshot_download
model_name = "Qwen/Qwen2-7B-Instruct"
local_dir = "./models/qwen"
snapshot_download(repo_id=model_name, local_dir=local_dir)
```
#### 配置离线推理设置
一旦所有必需的数据都已就绪,则可着手调整用于执行实际推断过程的各项超参设定。考虑到性能优化的需求,建议启用量化技术以减少内存占用;同时合理规划batch size大小从而平衡吞吐量与时延指标之间的关系。此外,针对特定应用场景还可以自定义采样策略来提升最终产出的质量水平。
```python
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from vllm import LLMEngine
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(local_dir)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(local_dir)
engine_config = {
'tensor_parallel_size': 1,
'pipeline_parallel_size': 1,
'dtype': 'half',
}
sampling_params = {"temperature": 0.7, "top_p": 0.95}
engine = LLMEngine(model=model, tokenizer=tokenizer, engine_config=engine_config)
prompt = ["你好世界"]
output = engine.generate(prompt=prompt, sampling_params=sampling_params)
print(output)
```
上述代码片段展示了如何基于vLLM框架搭建一套完整的离线索引管道,其中包含了从初始化引擎实例到最后输出预测结果在内的各个环节操作指南[^3]。
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