UBUNTU VLLM
时间: 2025-04-19 21:51:39 浏览: 46
### VLLM on Ubuntu 安装与使用指南
#### 准备工作
为了确保VLLM能够在Ubuntu上顺利安装并运行,需要先确认系统已经满足基本条件。对于CUDA的支持至关重要,因为大多数深度学习模型依赖于GPU加速来提高性能。按照NVIDIA官方文档中的指导,在Linux WSL-Ubuntu环境下下载适用于版本2.0 x86_64架构的CUDA安装包[^1]。
#### 配置环境变量
完成CUDA安装之后,应当设置相应的环境变量以便后续操作更加便捷。这通常涉及到更新`PATH`以及`LD_LIBRARY_PATH`两个主要路径:
```bash
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
这些命令可以被添加到用户的`.bashrc`文件中以实现永久生效。
#### 获取VLLM源码
接下来是从GitHub仓库克隆最新的VLLM项目代码库。通过Git工具执行如下指令获取最新版源码:
```bash
git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git
cd vllm
```
#### 编译构建过程
进入VLLM目录后,依据README.md内的说明进行编译。一般情况下会涉及Python虚拟环境创建、pip包管理器安装依赖项等一系列准备工作。具体步骤可能因不同分支而有所差异,请参照官方提供的指引文档来进行相应调整。
#### 测试验证功能
最后一步是对刚刚搭建好的开发平台做初步测试,确保一切正常运作。可以通过运行一些简单的例子程序来检验整个流程是否成功建立起来。例如尝试启动样例脚本查看是否有预期输出结果。
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "facebook/opt-125m"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
input_text = "Hello world!"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```
上述代码片段展示了如何加载预训练的语言模型并通过它生成文本回复给定提示词。
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