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vLLM 是一种高性能的开源深度学习推理引擎，专注于高效的生成式模型推理任务。它通过动态批处理和内存优化技术大幅提高了大模型（如 GPT 系列）的推理性能，非常适合大规模文本生成任务。

本篇博客将介绍如何安装 vLLM、加载大语言模型并实现一些实际应用，如聊天机器人、文本生成和补全。

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1. vLLM 简介

vLLM 的特点：

• 动态批处理：可以高效处理多个请求并动态优化批处理大小。
• 高效内存管理：通过零拷贝缓存技术减少显存使用。
• 简单易用：提供类 PyTorch API 接口，支持 Hugging Face 模型。

vLLM 支持从 Hugging Face Hub 加载模型，也可以加载本地模型。

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2. 安装 vLLM

安装 vLLM 十分简单，使用 pip 即可：

pip install vllm

如果需要 GPU 支持，请确保安装了合适的 CUDA 和 PyTorch 版本。

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3. 快速开始

3.1 加载模型并生成文本

以下是加载 Hugging Face 模型并生成文本的示例：

from vllm import LLM# 加载模型
llm = LLM("gpt2")# 输入提示词
prompt = "Once upon a time, in a faraway land, there was a"# 生成文本
output = llm.generate(prompt, max_tokens=50)print("Generated Text:")
print(output[0].text)

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3.2 参数说明

在 llm.generate 方法中，你可以设置以下参数：

• max_tokens：生成的最大 token 数。
• temperature：控制生成文本的随机性。
• top_k：限制从概率最高的前 k 个 token 中采样。
• top_p：控制生成时的累积概率阈值。

示例：

output = llm.generate(prompt="The future of artificial intelligence is",max_tokens=100,temperature=0.7,top_k=40,top_p=0.9
)

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4. 实战应用场景

4.1 构建聊天机器人

使用 vLLM 可以快速构建一个聊天机器人应用。以下是实现代码：

from vllm import LLM# 初始化模型
llm = LLM("gpt-3.5-turbo")def chatbot():print("Chatbot (type 'exit' to quit)")while True:user_input = input("You: ")if user_input.lower() == "exit":break# 模型生成回复response = llm.generate(user_input, max_tokens=100)print("Bot:", response[0].text.strip())if __name__ == "__main__":chatbot()

示例对话：

You: What is the capital of France?
Bot: The capital of France is Paris.

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4.2 文本补全

你可以使用 vLLM 实现代码补全、邮件补全等应用：

prompt = "def calculate_area(radius):\n    # Calculate the area of a circle given the radius\n    area ="
output = llm.generate(prompt, max_tokens=50)print("Code Completion:")
print(output[0].text)

输出示例：

area = 3.14159 * radius ** 2
return area

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4.3 自定义模型服务

vLLM 支持在本地运行一个服务，接收 HTTP 请求来生成文本。这非常适合构建 API 服务。

启动服务

运行以下命令启动 vLLM HTTP 服务：

python -m vllm.entrypoints.api_server --model gpt2 --host 0.0.0.0 --port 8000

调用服务

使用 HTTP 客户端（如 requests）发送请求：

import requestsurl = "http://localhost:8000/generate"
payload = {"prompt": "Tell me a story about a brave knight.","max_tokens": 100
}
response = requests.post(url, json=payload)
print(response.json())

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5. 性能优化

5.1 GPU 加速

vLLM 支持多 GPU 推理。你可以通过设置 --tensor-parallel-size 来指定 GPU 数量：

python -m vllm.entrypoints.api_server --model gpt2 --tensor-parallel-size 2

5.2 动态批处理

vLLM 自动优化批处理以提高吞吐量。无需手动干预，适合高并发场景。

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6. 总结

vLLM 是一个高效的生成式模型推理引擎，适合各种文本生成任务。通过简单的代码，你可以快速实现聊天机器人、文本补全、API 服务等应用。

优点：

• 高效推理，适合大规模并发。
• 兼容 Hugging Face 模型生态。
• 易于部署，支持 API 服务。

推荐阅读：

• vLLM 官方文档
• Hugging Face 模型库