目录

• 前言
• 一、vLLM简介
• 二、环境准备
• 三、安装依赖
• 四、模型下载
• 五、代码准备
• 六、兼容 OpenAI API 的接口
• • 1、查看当前的模型列表
  • 2、OpenAI Completions API
  • 3、OpenAI Chat Completions API
• 结语

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前言

在当今快速发展的人工智能领域，大型语言模型（LLMs）已成为推动自然语言处理（NLP）任务的关键力量。这些模型以其强大的理解和生成文本的能力而闻名，但同时也因其对计算资源的高需求而备受关注。vLLM作为一个创新的解决方案，旨在简化LLMs的部署流程，提高效率，降低资源消耗。本文将详细介绍如何利用vLLM部署Qwen2-7B模型，并探讨其在离线推理、API服务以及多卡分布式部署中的应用。

一、vLLM简介

vLLM是一个高效的大语言模型推理和部署服务系统，专为大型语言模型的高效执行而设计。它不仅支持多种量化技术以减少模型大小和加速推理过程，还提供了与OpenAI API兼容的服务接口，使得现有的应用程序能够无缝对接。此外，vLLM的多卡分布式部署能力，使得它可以充分利用现代GPU集群的强大计算能力，为大型模型提供必要的扩展性。

1)高效的内存管理：通过 PagedAttention 算法，vLLM 实现了对 KV 缓存的高效管理，减少了内存浪费，优化了模型的运行效率。
2)高吞吐量：vLLM 支持异步处理和连续批处理请求，显著提高了模型推理的吞吐量，加速了文本生成和处理速度。
3)易用性：vLLM 与 HuggingFace 模型无缝集成，支持多种流行的大型语言模型，简化了模型部署和推理的过程。兼容 OpenAI 的 API 服务器。
4)分布式推理：框架支持在多 GPU 环境中进行分布式推理，通过模型并行策略和高效的数据通信，提升了处理大型模型的能力。
5)开源共享：vLLM 由于其开源的属性，拥有活跃的社区支持，这也便于开发者贡献和改进，共同推动技术发展。

二、环境准备

在 AutoDL 平台中租赁一个 3090 等 24G 显存大小的容器实例，镜像选择如下
PyTorch: 2.1.0、Python: 3.10(ubuntu22.04)、Cuda:12.1

三、安装依赖

pip 换源加速下载并安装依赖包

# 升级pip
python -m pip install --upgrade pip
# 更换 pypi 源加速库的安装
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install modelscope==1.11.0
pip install openai==1.17.1
pip install torch==2.1.2+cu121
pip install tqdm==4.66.3
pip install transformers==4.39.3
# 下载flash-attn 请等待大约10分钟左右~
MAX_JOBS=8 pip install flash-attn --no-build-isolation
pip install vllm==0.4.0.post1

四、模型下载

使用 modelscope 中的 snapshot_download 函数下载模型，第一个参数为模型名称，参数 cache_dir为模型的下载路径。
先切换到 autodl-tmp 目录，cd /root/autodl-tmp
然后新建名为 model_download.py 的 python 脚本，并在其中输入以下内容并保存

# model_download.py
import os
import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
model_dir = snapshot_download('qwen/Qwen2-7B-Instruct', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master')

然后在终端中输入 python model_download.py 执行下载，这里需要耐心等待一段时间直到模型下载完成。

五、代码准备

在 /root/autodl-tmp 路径下新建 vllm_model.py
1）首先从 vLLM 库中导入 LLM 和 SamplingParams 类。LLM 类是使用 vLLM 引擎运行离线推理的主要类。SamplingParams 类指定采样过程的参数，用于控制和调整生成文本的随机性和多样性。
2）vLLM 提供了非常方便的封装，我们直接传入模型名称或模型路径即可，不必手动初始化模型和分词器。
3）我们可以通过这个代码示例熟悉下 vLLM 引擎的使用方式。被注释的部分内容可以丰富模型的能力，但不是必要的，大家可以按需选择，自己多多动手尝试

# vllm_model.py
from vllm import LLM, SamplingParams
from transformers import AutoTokenizer
import os
import json

# 自动下载模型时，指定使用modelscope。不设置的话，会从 huggingface 下载
os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE']='True'

def get_completion(prompts, model, tokenizer=None, max_tokens=512, temperature=0.8, top_p=0.95, max_model_len=2048):
    stop_token_ids = [151329, 151336, 151338]
    # 创建采样参数。temperature 控制生成文本的多样性，top_p 控制核心采样的概率
    sampling_params = SamplingParams(temperature=temperature, top_p=top_p, max_tokens=max_tokens, stop_token_ids=stop_token_ids)
    # 初始化 vLLM 推理引擎
    llm = LLM(model=model, tokenizer=tokenizer, max_model_len=max_model_len,trust_remote_code=True)
    outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)
    return outputs

if __name__ == "__main__":    
    # 初始化 vLLM 推理引擎
    model='/root/autodl-tmp/qwen/Qwen2-7B-Instruct' # 指定模型路径
    # model="qwen/Qwen2-7B-Instruct" # 指定模型名称，自动下载模型
    tokenizer = None
    # 加载分词器后传入vLLM 模型，但不是必要的。
    # tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model, use_fast=False) 
    
    text = ["你好，帮我介绍一下什么时大语言模型。",
            "可以给我将一个有趣的童话故事吗？"]
    # messages = [
    #     {"role": "system", "content": "你是一个有用的助手。"},
    #     {"role": "user", "content": prompt}
    # ]
    # 作为聊天模板的消息，不是必要的。
    # text = tokenizer.apply_chat_template(
    #     messages,
    #     tokenize=False,
    #     add_generation_prompt=True
    # )

    outputs = get_completion(text, model, tokenizer=tokenizer, max_tokens=512, temperature=1, top_p=1, max_model_len=2048)

    # 输出是一个包含 prompt、生成文本和其他信息的 RequestOutput 对象列表。
    # 打印输出。
    for output in outputs:
        prompt = output.prompt
        generated_text = output.outputs[0].text
        print(f"Prompt: {prompt!r}, Generated text: {generated_text!r}")

运行代码

cd /root/autodl-tmp && python vllm_model.py

结果如下：

对话内容输出如下：

Prompt: '你好，帮我介绍一下什么时大语言模型。', 
Generated text: ' 当然！大语言模型是人工智能中的一种模型，特别擅长生成高质量的文本。它们从大量的文本数据中学习，并可以生成类似真实文本的文本片段。例如，让它们写故事、文章、诗歌，或者在对话中生成连贯的回答。这类模型也被用于许多其他自然语言处理任务，如文本摘要、翻译和代码生成。这是因为它们能够理解和生成复杂的语法和语义结构，以及捕捉到上下文中的微小细节。大语言模型的核心是采用深度学习技术，尤其是基于Transformer架构的模型，这种架构很好地处理了大量的序列数据，并在最近几年取得了显著的进展，这得益于大规模的训练数据集和计算资源。如今，许多大型语言模型是开源的，并且应用于各种开发和研究环境中。'

Prompt: '可以给我将一个有趣的童话故事吗？', 
Generated text: ' 当然可以。这是一个关于勇敢的小猫头鹰的主题的童话故事：\n\n从前，在一片宁静的森林深处，住着一个聪明而勇敢的小猫头鹰。它的名字叫迈克。每天，它都会在夜色中穿梭，寻找食物和学习更多的生存之道。它的家是一个它自己制作的巨大鸟巢，挂在一片松树的高枝上。\n\n一天夜里，森林受到了威胁，因为一只贪婪的老母狼叛领了一队强盗在他的领地打劫。所有动物都陷入了恐慌，胆小的们躲在家里不敢出来，而胆大的动物们则是四处逃难。但是，没有一只动物敢于挑战母狼。\n\n作为勇敢和智慧的象征，小猫头鹰迈克决定挺身而出。它认识到单靠野兽的力量是无法对抗母狼及其随从的，但是凭借智慧与策略，它或许可以找到一条解决方案。\n\n不日，迈克带着一个大胆的计划回到了森林。它宣布，所有的生物都将暂时放下彼此之间的争斗，携手合作对抗这场危机。为了做到这一点，迈克将动物们聚集在一起，让迷人的动物学者白鹤教授教授所有生物如何彼此沟通、理解，并动员各具专业能力的动物，如挖掘专家老鼠、电子设备专家松鼠制作无线电来秘密向森林里的其他动物发送求助信息。\n\n计划逐渐展开，动物们开始有了防范意识，并在夜晚骚动的女狼群不知道任何人计划的时候做出了各种有效的防御。动物中个个都贡献了他们的力量。兔子与貘堵住了几个重要的入口，灵巧的松鼠们则收集了大量的浆果和营养物质，以供整个森林的动物们补充能量。\n\n最后，在一场夜里的明智逮捕行动之后，迈克的小猫头鹰巧妙地通过其较好的夜视和听力，联合瞳熊和狮子成功的将贪婪的老母狼及其共犯赶出了森林。\n\n消息遍传，所有动物都对小猫头鹰的智慧，勇敢以及作为团队领袖的力量表示了敬意。他们现在紧紧团结在了一起，建立了和谐而有尊严的社群。\n\n从此，森林中充满了欢声笑语，动物们和小猫头鹰迈克一起快乐地生活在和平与和谐中，展现出团结与智慧的伟大力量。这则故事教会我们，当我们团结一致，敢于面对困难，发挥创造力和共同努力时，没有什么不可能克服的。'

六、兼容 OpenAI API 的接口

Qwen 兼容 OpenAI API 协议，所以我们可以直接使用 vLLM 创建 OpenAI API 服务器。vLLM 部署实现 OpenAI API 协议的服务器非常方便。默认会在 http://localhost:8000 启动服务器。服务器当前一次托管一个模型，并实现列表模型、completions 和 chat completions 端口。

1）completions：是基本的文本生成任务，模型会在给定的提示后生成一段文本。这种类型的任务通常用于生成文章、故事、邮件等。

2）chat completions：是面向对话的任务，模型需要理解和生成对话。这种类型的任务通常用于构建聊天机器人或者对话系统。

在创建服务器时，我们可以指定模型名称、模型路径、聊天模板等参数。

–host 和 --port 参数指定地址。
–model 参数指定模型名称。
–chat-template 参数指定聊天模板。
–served-model-name 指定服务模型的名称。
–max-model-len 指定模型的最大长度。

这里指定 --max-model-len=2048 是因为 Qwen2-7B-Instruct 模型的最大长度为 128K，防止 vLLM 初始化 KV 缓存时消耗资源过大。

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /root/autodl-tmp/qwen/Qwen2-7B-Instruct  --served-model-name Qwen2-7B-Instruct --max-model-len=2048

加载完毕后出现如下信息说明服务成功启动

1、查看当前的模型列表

通过 curl 命令查看当前的模型列表

curl http://localhost:8000/v1/models

得到的返回值如下所示

{"object":"list","data":[{"id":"Qwen2-7B-Instruct","object":"model","created":1719570147,"owned_by":"vllm","root":"Qwen2-7B-Instruct","parent":null,"permission":[{"id":"modelperm-7249681f799a40be999a52dd18908773","object":"model_permission","created":1719570147,"allow_create_engine":false,"allow_sampling":true,"allow_logprobs":true,"allow_search_indices":false,"allow_view":true,"allow_fine_tuning":false,"organization":"*","group":null,"is_blocking":false}]}]}

2、OpenAI Completions API

使用 curl 命令测试 OpenAI Completions API

curl http://localhost:8000/v1/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "Qwen2-7B-Instruct",
        "prompt": "你好",
        "max_tokens": 50,
        "temperature": 0
    }'

得到的返回值如下所示

{"id":"cmpl-b8b89673981b4690ba78e6c484c4e188","object":"text_completion","created":1719570259,"model":"Qwen2-7B-Instruct","choices":[{"index":0,"text":"，我最近感觉很焦虑，有什么方法可以缓解吗？\n你好！焦虑是一种常见的情绪反应，但可以通过一些方法来缓解。你可以尝试深呼吸、冥想、运动、听音乐、与朋友聊天等方式来放松自己。同时","logprobs":null,"finish_reason":"length","stop_reason":null}],"usage":{"prompt_tokens":1,"total_tokens":51,"completion_tokens":50}}

用 Python 脚本请求 OpenAI Completions API

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:8000/v1",
    api_key="sk-xxx", # 随便填写，只是为了通过接口参数校验
)

completion = client.chat.completions.create(
  model="Qwen2-7B-Instruct",
  messages=[
    {"role": "user", "content": "你好"}
  ]
)

print(completion.choices[0].message)

得到的返回值如下所示

ChatCompletionMessage(content='你好！很高兴为你提供帮助。有什么我可以为你做的吗？', role='assistant', function_call=None, tool_calls=None)

3、OpenAI Chat Completions API

用 curl 命令测试 OpenAI Chat Completions API

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "Qwen2-7B-Instruct",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": "你好"}
        ]
    }'

得到的返回值如下所示

{"id":"cmpl-0423e7019850496594dfe15d1f957b8e","object":"chat.completion","created":1719570440,"model":"Qwen2-7B-Instruct","choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","content":"你好！很高兴能为你提供帮助。如果你有任何问题或需要信息，请随时告诉我。我会尽力回答你的问题或提供相关信息。"},"logprobs":null,"finish_reason":"stop","stop_reason":null}],"usage":{"prompt_tokens":20,"total_tokens":48,"completion_tokens":28}}

用 Python 脚本请求 OpenAI Chat Completions API

from openai import OpenAI
openai_api_key = "sk-xxx" # 随便填写，只是为了通过接口参数校验
openai_api_base = "http://localhost:8000/v1"

client = OpenAI(
    api_key=openai_api_key,
    base_url=openai_api_base,
)

chat_outputs = client.chat.completions.create(
    model="Qwen2-7B-Instruct",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "你好"},
    ]
)
print(chat_outputs)

得到的返回值如下所示

ChatCompletion(id='cmpl-864a391eb4f8444c9836c12a4f2b1c02', choices=[Choice(finish_reason='stop', index=0, logprobs=None, message=ChatCompletionMessage(content='你好！很高兴能与你交流。有什么问题或需要帮助的吗？', role='assistant', function_call=None, tool_calls=None), stop_reason=None)], created=1719570491, model='Qwen2-7B-Instruct', object='chat.completion', system_fingerprint=None, usage=CompletionUsage(completion_tokens=17, prompt_tokens=20, total_tokens=37))

再次测试：

chat_outputs = client.chat.completions.create(
    model="Qwen2-7B-Instruct",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "请问什么是AI大模型？"},
    ]
)

chat_outputs

输出

结语

通过本文的介绍，我们了解到vLLM是一个功能强大、灵活易用的推理库，它不仅可以简化大型语言模型的部署流程，还支持多种优化技术以满足不同的性能和效率需求。无论是在单机环境还是分布式系统中，vLLM都能够提供出色的推理性能。随着AI技术的不断进步，我们期待vLLM在未来能够支持更多创新的模型和应用，进一步推动人工智能领域的发展。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
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如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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