请将以下代码修改为可以连续对话功能 import ray from vllm import LLM, SamplingParams # 连接 Ray 集群 ray.init(address="auto") # 初始化分布式模型 llm = LLM( model="/home/yeahts/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B", tensor_parallel_size=2, trust_remote_code=True, dtype="float16", max_model_len=8192, # 设置较小的最大序列长度 gpu_memory_utilization=0.95 # 增加显存利用率 ) # 定义采样参数 sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, max_tokens=200) # 分布式推理示例 prompts = ["请写一篇关于参观博物馆的日记"] outputs = llm.generate(prompts, sampling_params) # 输出结果 print(outputs[0].outputs[0].text)

<think>好的，我需要帮助用户修改现有代码，以支持基于Ray和vLLM的连续对话功能，同时保持模型初始化和采样参数不变。首先，我得理解用户的需求。用户可能已经有一个使用vLLM的单次推理的代码，现在希望利用Ray来扩展成支持连续对话的系统。 首先，Ray是一个分布式计算框架，可以用于并行化和扩展应用。而vLLM是专门为大规模语言模型推理优化的库，支持高吞吐量。结合两者可以实现高效的连续对话处理，特别是在处理多个用户对话时，Ray可以帮助分发任务，vLLM则高效执行推理。 接下来，我需要考虑如何将vLLM整合到Ray的任务中。可能需要将模型加载到Ray的节点上，每个worker处理一个对话会话。同时，连续对话需要维护对话历史，因此每个会话需要有自己的历史记录存储。 然后，代码结构方面，用户需要初始化Ray，将模型加载到Ray的远程函数中，这样每个请求可以由不同的Ray任务处理。对于连续对话，可能需要为每个对话实例维护一个生成器或状态，以便保留历史上下文。vLLM的AsyncLLMEngine适合异步处理请求，但结合Ray的话，可能需要将每个对话请求封装成Ray的任务，并在其中调用vLLM的生成方法。 另外，用户提到要保持模型初始化和采样参数不变，所以需要确保在Ray的远程函数中，模型的加载和参数设置与原代码一致。可能需要将模型初始化部分移到Ray的actor或远程函数中，确保每次调用时参数正确。 可能的步骤包括：1. 初始化Ray；2. 创建远程类或函数来加载vLLM模型；3. 修改现有代码，将推理请求发送到Ray节点；4. 维护对话历史，可能在Ray的actor中存储每个会话的历史；5. 处理连续对话时，将历史作为输入传递给模型。 还需要考虑并发和性能问题，使用Ray可以水平扩展，启动多个worker处理不同对话，而vLLM本身优化了推理速度。这样组合应该能有效支持连续对话的需求。 最后，代码示例可能需要展示如何用Ray部署vLLM模型，处理多个对话请求，并保持每个对话的历史。需要确保正确传递生成参数，如max_tokens、temperature等，保持与原代码一致。</think>以下是通过Ray和vLLM实现连续对话功能的修改方案： ### 一、基础实现步骤 1. **环境准备** ```python import ray from vllm import SamplingParams from vllm.engine.ray import RayWorkerVLLM ray.init(runtime_env={"working_dir": "."}) # 保持当前工作目录环境[^3] ``` 2. **模型初始化（保持参数不变）** ```python @ray.remote(num_gpus=1) class VLLMWorker: def __init__(self): from vllm import LLM self.llm = LLM( model="Qwen1.5-1.8B-Chat", tensor_parallel_size=1, trust_remote_code=True ) self.sampling_params = SamplingParams( temperature=0.7, top_p=0.9, max_tokens=512 ) ``` 3. **连续对话处理器** ```python class ChatSession: def __init__(self): self.history = [] self.worker = VLLMWorker.remote() async def generate(self, query): self.history.append({"role": "user", "content": query}) prompt = self._format_prompt() result_ref = await self.worker.generate.remote( prompt, self.sampling_params ) response = ray.get(result_ref) self.history.append({"role": "assistant", "content": response}) return response def _format_prompt(self): # 使用Qwen1.5的对话格式 return "<|im_start|>system\nYou are a helpful assistant<|im_end|>\n" + \ "\n".join([f"<|im_start|>{msg['role']}\n{msg['content']}<|im_end|>" for msg in self.history]) ``` ### 二、应用示例 ```python # 创建对话会话 session = ChatSession() # 连续对话循环 while True: user_input = input("User: ") if user_input.lower() == 'exit': break response = session.generate(user_input) print(f"Assistant: {response}") ```