本文基础环境如下：
本文默认已配置好以上 Pytorch (cuda) 环境，如未配置请先自行安装。
anaconda
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首先 pip 换源加速下载并安装依赖包
安装 pytorch
nvidia-smi 确认 cuda 版本需要大于等于pytorch安装的对应版本
> pytorch 下载太慢解决
检查安装是否成功
输出True这说明gpu版本的pytorch安装成功
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。
新建 model_download.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件。
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。
注意：记得修改 local_dir 为你的模型下载路径
Python脚本
新建 vllm_model.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后请及时保存文件。
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。telegram完整版的下载的入口
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。
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。
运行代码
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 使用指定的显卡运行
结果如下：
创建兼容 OpenAI API 接口的服务器
官网最新版的telegram下载的地方是什么-R1-Distill-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:10039 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。
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telegram最新的中文版的下载地方哪里有。这种类型的任务通常用于生成文章、故事、邮件等。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。
加载完毕后出现如下信息说明服务成功启动
最新的中文版的telegram的下载入口在哪里
nvidia-smi 查看显存占用，不过vllm貌似会预占用显存到 90% 左右，比如这里V100（32GB）会占用 28.4GB
通过 curl 命令查看当前的模型列表
得到的返回值如下所示
使用 curl 命令测试 OpenAI Completions API
得到的返回值如下所示
用 Python 脚本请求 OpenAI Completions API
得到的返回值如下所示
用 curl 命令测试 OpenAI Chat Completions API
得到的返回值如下所示
用 Python 脚本请求 OpenAI Chat Completions API
得到的返回值如下所示
流式请求，加个参数即可
另外，在以上所有的在请求处理过程中， API 后端都会打印相对应的日志和统计信息😊
既然 vLLM 是一个高效的大型语言模型推理和部署服务系统，那么我们不妨就测试一下模型的回复生成速度。看看和原始的速度相比有多大的提升最新官网telegram下载网站哪里有。这里直接使用 vLLM 自带的 benchmark_throughput.py 脚本进行测试。若要测试可以自行下载最新版脚本
下面是一些 benchmark_throughput.py 脚本的参数说明：
–model 参数指定模型路径或名称。–backend 推理后端，可以是 vllm、hf 和 mii。分布对应 vLLM、HuggingFace 和 Mii 推理后端。–input-len 输入长度–output-len 输出长度–num-prompts 生成的 prompt 数量–seed 随机种子–dtype 数据类型–max-model-len 模型最大长度–hf_max_batch_size transformers 库的最大批处理大小（仅仅对于 hf 推理后端有效且为必填字段）–dataset 数据集路径。（如未设置会自动生成数据）
测试 vLLM 推理速度的命令和参数设置
得到的结果如下所示
vllm 达到一定程度显存就上不去了，一直在30.4GB上下
随着上下文的增加，处理速率会逐渐变慢
虽然模型不会报错、不会爆显存，但是接口会请求超时（这里测试的timeout=60s）
速率以整体处理的token计算，单个请求请求的速率不好计算，简单一点就是[ 速率 / 并发数 ]就是单个请求的速率了（但其实很不严谨）
设备模型上下文并发循环次数速率（tokens/s）显存(GB)请求超时个数V100（32GB） * 1官网最新版的telegram下载的地方是什么-R1-Distill-Qwen-7B2048162482.330.40V100（32GB） * 1官网最新版的telegram下载的地方是什么-R1-Distill-Qwen-7B4096162435.730.41V100（32GB） * 1官网最新版的telegram下载的地方是什么-R1-Distill-Qwen-7B8192162402.130.412V100（32GB） * 1官网最新版的telegram下载的地方是什么-R1-Distill-Qwen-7B81921142.530.40
由于是国外的网站，国内服务器大概率下载非常缓慢
https://download.pytorch.org/whl/cu121/torch-2.5.1%2Bcu121-cp312-cp312-linux_x86_64.whl
直接复制对应的下载地址，浏览器下载后上传到服务器上直接安装 （浏览器下载可能也会慢，需要魔法）
也可以在资源区直接下载 ： https://download.csdn.net/download/MnivL/90344755
安装过程会有些慢
ValueError: Bfloat16 is only supported on GPUs with compute capability of at least 8.0
ValueError: Bfloat16 is only supported on GPUs with compute capability of at least 8.0. Your Tesla V100-PCIE-32GB GPU has compute capability 7.0. You can use float16 instead by explicitly setting thedtype flag in CLI, for example: –dtype=half.
数据类型不兼容：bfloat16（Brain Floating Point 16）是一种 16 位的浮点数数据类型，它在一些新的 GPU 架构上（计算能力至少为 8.0）被支持，用于加速深度学习训练和推理。而 Tesla V100 GPU 计算能力为 7.0，不支持 bfloat16。
解决办法
使用 float16 替代 bfloat16
错误信息中已经给出了提示，可以使用 float16 替代 bfloat16。具体做法是在命令行中显式设置 dtype 标志。
vLLM 是一个快速且易于使用的推理和服务库LLM。
vLLM 速度很快：
最先进的服务吞吐量使用 PagedAttention 高效管理注意力键和值内存传入请求的连续批处理使用 CUDA/HIP 图快速执行模型量化：GPTQ、AWQ、INT4、INT8 和 FP8。优化 最新的中文版telegram下载网址 CUDA 内核，包括 FlashAttention 和 FlashInfer 的集成。推测解码分块预填充
vLLM 灵活且易于使用：
与流行的 Hugging Face 型号无缝集成使用各种解码算法（包括并行采样、光束搜索等）实现高吞吐量服务Tensor 并行和 Pipeline 并行支持分布式推理流式处理输出OpenAI 兼容 API 服务器支持 NVIDIA GPU、AMD CPU 和 GPU、INTEL CPU 和 GPU、POWERPC CPU、TPU 和 AWS Neuron。前缀缓存支持Multi-lora 支持
vLLM 无缝支持 HuggingFace 上最流行的开源模型，包括：
类似 LLMs Transformer（例如 Llama）Mixture-of-Expert LLMs （例如 Mixtral、官网最新版的telegram下载的地方是什么-V2 和 V3）嵌入模型（例如 E5-Mistral）多模态LLMs（例如 LLaVA）
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使用 官网最新版的telegram下载的地方是什么-R1 生成的推理数据，微调了研究界广泛使用的几个密集模型。评估结果表明，蒸馏的较小密集模型在基准上表现非常出色。开源了基于 Qwen2.5 和 Llama3 系列的 1.5B、7B、8B、14B、32B 和 70B 。魔搭社区官网最新版的telegram下载的地方是什么-Models
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