

Vllm
簡介 :
vLLM是一個為大型語言模型(LLM)推理和提供服務的快速、易用且高效的庫。它通過使用最新的服務吞吐量技術、高效的內存管理、連續批處理請求、CUDA/HIP圖快速模型執行、量化技術、優化的CUDA內核等,提供了高性能的推理服務。vLLM支持與流行的HuggingFace模型無縫集成,支持多種解碼算法,包括並行採樣、束搜索等,支持張量並行性,適用於分佈式推理,支持流式輸出,併兼容OpenAI API服務器。此外,vLLM還支持NVIDIA和AMD GPU,以及實驗性的前綴緩存和多lora支持。
需求人群 :
vLLM的目標受眾主要是需要進行大型語言模型推理和提供服務的開發者和企業。它適合於那些需要快速、高效地部署和運行大型語言模型的應用場景,如自然語言處理、機器翻譯、文本生成等。
使用場景
使用vLLM部署一個聊天機器人,提供自然語言交互服務
集成vLLM到一個機器翻譯服務中,提高翻譯速度和效率
使用vLLM進行文本生成,如自動撰寫新聞報道或社交媒體內容
產品特色
支持與HuggingFace模型的無縫集成
提供高吞吐量的服務,支持多種解碼算法
支持張量並行性,適用於分佈式推理
支持流式輸出,提高服務效率
兼容OpenAI API服務器,方便集成現有系統
支持NVIDIA和AMD GPU,提高硬件兼容性
使用教程
1. 安裝vLLM庫及其依賴項
2. 根據文檔配置環境變量和使用統計收集
3. 選擇並集成所需的模型
4. 配置解碼算法和性能調優參數
5. 編寫代碼實現推理服務,包括請求處理和響應生成
6. 使用Docker部署vLLM服務,確保服務的穩定性和可擴展性
7. 監控生產指標,優化服務性能
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