如何使用 langchain-chatchat 和 vllm 框架在本地部署大语言模型

<think>好的，我需要帮助用户了解如何使用LangChain-Chatchat和vLLM框架在本地部署大语言模型。首先，我要回忆这两个框架的基本信息。LangChain-Chatchat是一个结合了LangChain和ChatGLM的项目，用于构建本地知识库和对话系统。vLLM则是一个高效的大语言模型推理框架，由加州大学伯克利分校开发，特别擅长管理显存和提升吞吐量。 接下来，用户的需求是本地部署，所以需要确保所有步骤都在本地完成，不需要远程连接。之前用户提到默认模型THUDM/ChatGLM3-6B和BAAI/bge-large-zh可能会远程连接，但用户希望本地化。因此，可能需要调整配置，确保模型文件完全下载到本地，并正确设置路径。 然后，我应该分步骤来写部署教程。首先准备环境，安装必要的依赖，比如Python版本、PyTorch、CUDA等。需要检查vLLM和LangChain-Chatchat的版本兼容性，避免冲突。然后是模型下载，用户需要从Hugging Face或ModelScope获取模型文件，比如ChatGLM3-6B和bge-large-zh，并确认它们被正确放置在本地目录。 接下来是配置文件的修改。用户需要修改LangChain-Chatchat的配置文件，将模型路径指向本地，并设置使用vLLM作为推理后端。这里可能需要指导用户如何编辑configs/model_config.py和server_config.py，特别是修改LLM_MODEL参数和vLLM的相关配置，比如启用tensor并行或调整GPU内存分配。 然后启动应用，可能涉及运行startup.py脚本，并确保服务正确启动，同时处理可能出现的端口冲突或依赖缺失问题。还需要测试API和Web界面是否正常工作，验证模型是否本地运行。 此外，用户可能遇到常见问题，比如显存不足，需要指导调整batch_size或使用量化。网络问题方面，确保所有模型本地加载，关闭远程连接。依赖冲突可能需要创建虚拟环境或使用Docker。 最后，生成相关问题，帮助用户深入理解优化方法、与其他框架的对比、处理中文的优化、模型微调整合等。需要确保回答结构清晰，步骤详细，并引用之前提到的参考信息，但根据用户需求调整，避免无关内容。</think>以下是如何使用 LangChain-Chatchat 和 vLLM 框架在本地部署大语言模型的完整指南： ### 一、环境准备 1. **硬件要求** - 推荐 NVIDIA GPU（至少16GB显存） - 64GB内存（处理大模型参数需要） - 200GB可用存储空间（存放模型权重） 2. **软件依赖安装** ```bash # 创建虚拟环境 conda create -n vllm_env python=3.9 conda activate vllm_env # 安装核心框架 pip install "langchain-chatchat>=0.3.0" pip install vllm==0.2.6 pip install modelscope ``` ### 二、模型部署流程 1. **模型下载（本地化）** ```python from modelscope import snapshot_download model_dir = snapshot_download('ZhipuAI/chatglm3-6b', revision='v1.0.0') ``` 2. **配置文件修改** 修改 `configs/model_config.py`： ```python LLM_MODELS = ["chatglm3-6b"] # 仅加载本地模型 MODEL_PATH = { "chatglm3-6b": "/path/to/local/chatglm3-6b", # 本地模型路径 "bge-large-zh": "/path/to/local/bge-large-zh" } ``` 3. **vLLM集成配置** 在 `server_config.py` 中添加： ```python VLLM_CONFIG = { "tensor_parallel_size": 2, # 根据GPU数量设置 "gpu_memory_utilization": 0.9, "enforce_eager": True # 避免图编译错误 } ``` ### 三、服务启动 ```bash # 启动vLLM服务端 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model /path/to/chatglm3-6b \ --tokenizer /path/to/chatglm3-6b \ --trust-remote-code \ --port 8000 # 启动LangChain-Chatchat python startup.py --all-webui ``` ### 四、验证部署 1. **API测试** ```python from vllm import LLM llm = LLM(model="/path/to/chatglm3-6b") print(llm.generate("北京的气候特点")) ``` 2. **Web界面访问** 访问 `http://localhost:8501` 可进入知识库问答系统[^1] ### 五、常见问题解决 1. **显存不足** - 解决方案：在vLLM配置中添加 `"swap_space": 8` 启用磁盘交换 - 调整batch_size：`max_batch_size=4` 2. **网络连接问题** 在 `configs/server_config.py` 中设置： ```python NO_REMOTE_MODEL = True # 强制使用本地模型 ``` 3. **依赖冲突** 建议使用Docker部署： ```dockerfile FROM nvidia/cuda:12.1.0-devel-ubuntu22.04 RUN pip install vllm==0.2.6 langchain-chatchat==0.3.0 ```