【大模型】Vllm基础学习
前言:vllm是一个大语言模型高速推理框架,旨在提高大模型的服务效率。优势是内存管理,实现的核心是pageattetion算法。仅在gpu上加速,不在cpu加速。
目录
- 1. PageAttention
- 2. 实践
- 2.1 安装
- 2.2 离线推理
- 2.3 适配OpenAI的api
1. PageAttention
- 核心思想:将每个序列的KV cache(键值缓存)分块处理,每块包含固定数量的token。
- 灵感来源:操作系统中的虚拟内存和分页管理技术,旨在动态地为请求分配KV cache显存,提升显存利用率
- 评估结果:vLLM可以将常用的LLM吞吐量提高了2-4倍
2. 实践
2.1 安装
pip install vllm
2.2 离线推理
示例一
from vllm import llmllm = LLM("facebook/opt-13b", tensor_parallel_size=4)
output = llm.generate("San Franciso is a")
示例二
from transformers import AutoTokenizer
from vllm import LLM, SamplingParams# Initialize the tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/data/weisx/model/Qwen1.5-4B-Chat")# Pass the default decoding hyperparameters of Qwen1.5-4B-Chat
# max_tokens is for the maximum length for generation.
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.8, repetition_penalty=1.05, max_tokens=512)# Input the model name or path. Can be GPTQ or AWQ models.
llm = LLM(model="Qwen/l/Qwen1.5-4B-Chat", trust_remote_code=True)# Prepare your prompts
prompt = "Tell me something about large language models."
messages = [{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(messages,tokenize=False,add_generation_prompt=True
)# generate outputs
outputs = llm.generate([text], sampling_params)# Print the outputs.
for output in outputs:prompt = output.promptgenerated_text = output.outputs[0].textprint(f"Prompt: {prompt!r}, Generated text: {generated_text!r}")
- SamplingParams:在VLLM模型中主要负责调整采样过程。采样是在模型生成文本或其他类型输出时的一个关键步骤,它决定了模型如何从可能的输出中选择一个。
- LLM的参数model是模型名,还可以输入其他大语言模型,但要注意不是所有的llm都被vllm支持。
- message中定义了系统的角色内容以及用户的角色内容
2.3 适配OpenAI的api
a. 命令行输入
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model your_model_path --trust-remote-code
默认监听 8000 端口,–host 和–port 参数可以指定主机和端口。
b. 使用curl与Qwen对接(命令行)
curl http://localhost:8000/generate \-d '{"prompt": "San Francisco is a","use_beam_search": true,"n": 4,"temperature": 0}'
- http://localhost:8000/generate是访问的http地址,也就是客户端地址
- -d后面跟的是参数,可以根据需求配置不同的参数
c. 使用python和Qwen对接
from openai import OpenAI
# Set OpenAI's API key and API base to use vLLM's API server.
openai_api_key = "EMPTY"
openai_api_base = "http://localhost:8000/v1"client = OpenAI(api_key=openai_api_key,base_url=openai_api_base,
)chat_response = client.chat.completions.create(model="Qwen/Qwen1.5-4B-Chat",messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": "Tell me something about large language models."},]
)
print("Chat response:", chat_response)
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秋招突击——设计模式补充——简单工厂模式和策略模式
文章目录 引言正文简单工厂模式策略模式策略模式和工厂模式的结合策略模式解析 总结 引言 一个一个来吧,面试腾讯的时候,问了我单例模式相关的东西,自己这方面的东西,还没有看过。这里需要需要补充一下。但是设计模式有很多&…...
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大数据面试题之Flink(3)
如何确定Flink任务的合理并行度? Flink任务如何实现端到端一致? Flink如何处理背(反)压? Flink解决数据延迟的问题 Flink消费kafka分区的数据时flink件务并行度之间的关系 使用flink-client消费kafka数据还是使用flink-connector消费 如何动态修改Flink的配置&a…...
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福利来袭,江铃域虎7打造完美驾乘体验!
谈到商乘两用,实惠又有面的皮卡,江铃域虎7无疑是榜上有名的佼佼者。这款皮卡凭借其优越的设计、高科技配置和国际动力系统,成功受到了广大用户的青睐。而在这个夏季,江铃汽车更是推出了诱人的购车优惠,为消费者带来了更多福利。江铃域虎7搭载了两种强劲的动力系统,满足用…...
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奥迪Q4e-tron对比ModelY,谁更值得入手?
豪华品牌电车奥迪Q4 e-tron对比Model Y,谁更值得入手?在电动汽车市场中,特斯拉品牌是所有人对于智能电动车的最初想象,Model Y更是行业内绕不开的一台产品。但随着时代发展,越来越多优秀的产品纷至沓来,导致了消费者对于产品的期待呈现既要还要的需求。不仅追求性能与驾驶…...
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2024-03-23青少年软件编程(Python语言)等考(五级)解析
2024-03-23青少年软件编程(Python语言)等考(五级)解析一、单选题(共25题,共50分) 1.以下代码的输出结果是?( A ) nums = list(range(100, 201)) print(nums[::10]) A.[100, 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 190, 200] B.[100, 101, 102, 103, 104, 105, 106…...
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代码随想录算法训练营第22天|● 235. 二叉搜索树的最近公共祖先 ● 701.二叉搜索树中的插入操作 ● 450.删除二叉搜索树中的节点
二叉搜索树的最近公共祖先 题目链接 https://leetcode.cn/problems/lowest-common-ancestor-of-a-binary-search-tree/description/ 思路 因为是有序树,所以 如果 中间节点是 q 和 p 的公共祖先,那么 中节点的数组 一定是在 [p, q]区间的。即 中节点…...
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WebService的wsdl详解
webservice服务的wsdl内容详解,以及如何根据其内容编写调用代码 wsdl示例 展示一个webservice的wsdl,及调用这个接口的Axis客户端 wsdl This XML file does not appear to have any style information associated with it. The document tree is shown…...
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算法学习笔记(7)-贪心算法
##什么是贪心算法 一种常见的解决优化类型的问题,基本的思想是在问题的每个决策阶段,都选择当前看起来最优的选择,即贪心地做出局部最优解的决策,以期待获得全局最优解。 ##贪心算法与动态规划的区别(二者都为解决优化…...