vLLM入门学习资料汇总
vLLM是一个高吞吐量、内存高效的大语言模型(LLM)推理和服务引擎,为所有人提供简单、快速、低成本的LLM服务。本文汇总了vLLM项目的关键信息和学习资源,帮助读者快速了解和上手这个强大的工具。
项目概述
vLLM是UC Berkeley开发的开源项目,主要特点包括:
- 采用PagedAttention技术,高效管理注意力键值内存
- 支持连续批处理和CUDA/HIP图执行,实现高吞吐量
- 集成FlashAttention等优化CUDA内核
- 支持多种量化方案:GPTQ、AWQ、INT4/8、FP8等
- 支持流式输出、张量并行、流水线并行等功能
- 提供OpenAI兼容的API服务器
快速上手
- 安装vLLM:
pip install vllm
- 使用vLLM进行推理:
from vllm import LLM
llm = LLM("facebook/opt-125m")
output = llm.generate("Hello, my name is")
print(output)
- 启动OpenAI兼容的API服务:
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model facebook/opt-125m
核心文档
代码仓库
社区资源
集成与部署
vLLM为LLM服务提供了一个高效、易用的解决方案。无论您是研究人员、开发者还是企业用户,都可以通过上述资源快速上手并充分利用vLLM的强大功能。随着项目的不断发展,vLLM正在成为LLM服务领域的重要工具之一。
