parser=FlexibleArgumentParser(description="vLLM OpenAI-Compatible RESTful API server.")parser=make_arg_parser(parser)args=parser.parse_args()validate_parsed_serve_args(args)uvloop.run(run_server(args)) vLLM使用uv
源代码:vllm-project/vllm """Example Python client for `vllm.entrypoints.api_server` NOTE: The API server is used only for demonstration and simple performance benchmarks. It is not intended for production use. For production use, we recommend `vllm serve` and the OpenAI client API. """...
在vLLM中,如果envs.VLLM_USE_V1=1, 那么在运行vllm serve时,会启动一个AsyncLLMEngine。 # vllm/entrypoints/openai/api_server.py @asynccontextmanager async def build_async_engine_client_from_engine_arg…
大型语言模型(LLM)部署工具对比 Ollama和vLLM的一些选型建议 vLLM 简介 vLLM 安装部署 使用pip 安装 遇到的问题解决 HuggingFace 获取模型 huggingface-cli 下载模型 安装依赖 下载模型 hf_transfer 加速 设置镜像站 方式一 方式二 下载使用示例 vLLM 大模型部署推理 OpenAI 兼容服务器 启动服务器 vllm serve 启动...
vLLM是高性能低延迟的大语言模型推理框架,采用PagedAttention技术提升显存利用率,支持8k+长上下文和多GPU并行推理,兼容OpenAI API,集成量化技术降低资源消耗,是企业级AI部署的首选方案。
借助vLLM,构建一个与OpenAI API兼容的API服务十分简便,该服务可以作为实现OpenAI API协议的服务器进行部署。默认情况下,它将在http://localhost:8000启动服务器。您可以通过 --host 和 --port 参数来自定义地址。请按照以下所示运行命令: vllm serve /model\_dir/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct/ --host 0.0.0.0...
以下所有启动命令参数对于run、vllm serve、python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server三种启动命令均兼容,环境变量仅默认的run启动命令支持。 启动命令参数和环境变量说明 参数详解 Angel-vLLM 核心加速功能参数: 启动命令参数 环境变量 含义 --quantization QUANTIZATION 量化方式,默认未设置,相比开源 vLLM 0.6....
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --host 0.0.0.0 --port 80 \ --model google/gemma-2b \ --dtype=half 现在我们可以使用client.chat.completions.create函数: # NOTE: remember to run: pip install openai from openai import OpenAI ...
vllm serve/llm/deepseek/deepSeek-R1-Distill-Qwen-1d5B --enforce-eager --dtype=half #前台运行14b,指定端口,使用2张显卡,指定模型最大长度 vllm serve/data/llm/deepseek/14b --trust-remote-code --enforce-eager --tensor-parallel-size2--max-model-len61360--port8000#后台运行14b,禁用日志请求和...
vLLM We advise you to use vLLM>=0.3.0 to build OpenAI-compatible API service. Start the server with a chat model, e.g. Qwen1.5-7B-Chat: python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model Qwen/Qwen1.5-7B-Chat Then use the chat API as de...