vllm指定版本安装

vLLM官方文档说了只针对cuda11.8和cuda12.1，那么我们就装vLLM后面带有+cu118或+cu121的版本,我服务器cuda是11的所以肯定不能装带有+cu112的，所以选择装后面带有+cu118的vLLM，又因为我需要跑的模型指定vLLM==0.2.3，综上考虑，我这儿只能安装vLLM==0.2.3+cu118。因为我服务器是远程连接实验室多人共享的，不能重装cuda，所以尝试上面说的第二种方法，整整两天，终于第二天晚上弄好了。（4）安装vLLM，需要其他版本的话，直接把对应。

​vLLM是伯克利大学LMSYS组织开源的大语言模型高速推理框架。它利用了全新的注意力算法「PagedAttention」，提供易用、快速、便宜的LLM服务。

拓扑感知：通过nvidia-smi topo -m查看GPU连接方式，优先使用NVLink互联的GPU组。调整–tensor-parallel-size与–pipeline-parallel-size比例。连续批处理：vLLM默认启用，通过–max-num-seqs 256控制并发量。Ray日志：/tmp/ray/session_latest/logs/–object-store-memory：建议设置为可用内存的70%降低–gpu-memory-utilization至0.7-0.8。

​ 2025年1月27日，vLLM 开发团队推出 vLLM V1 alpha 版本，这是对框架核心架构的里程碑式升级。基于过去一年半的开发经验沉淀，vLLM 开发团队重新审视关键设计决策，整合多样化功能模块，并通过代码重构大幅提升框架的灵活性和可扩展性。

【代码】详说vllm的安装。

cuda11.7安装 pip3 install xformers==0.0.23.post1 及以下版本，例如。默认不指定xformer版本可能安装最新版，对于之前版本的cuda会不兼容。

vllm 0.6.1 安装部署并测试API

vLLM 是一个专为大规模语言模型（Large Language Models, LLM）推理优化的服务框架和推理引擎。它可以高效地管理和部署预先训练好的大型语言模型，尤其是那些具有极高参数数量和复杂度的模型，如GPT系列及其他基于Transformer架构的模型。：通过采用诸如PagedAttention这样的技术，vLLM能够有效地管理内存并提高注意力机制中Key和Value的处理效率，从而提升模型推理的速度和并发处理能力。

vLLM是一个强大且易于使用的推理框架，适用于多种场景。通过上述步骤，您可以快速上手并开始使用vLLM进行大语言模型推理。如果遇到问题，可以参考官方文档或社区资源进行解决。全参数微调（Full-Parameter Fine-Tuning）vLLM支持对预训练模型进行全参数微调，以适应特定任务或数据集。这种方法通过调整所有模型参数来优化性能，适用于需要大量数据和计算资源的场景。LoRA是一种高效、快速且参数效率高的微调方法，特别适用于资源有限的环境，如移动应用或边缘设备。

上优刻得AI推理平台，享极速推理体验！ 优刻得AI推理平台上线高性能推理服务框架vLLM，新版vLLM升级「服务推理进程分离」、「多步调度」、「异步输出处理」等机制，以降低CPU争抢开销、减少GPU空闲等待，并使得模型推理和输出处理异步进行。通过不断优化硬件资源利用率，让模型推理更高效。

vLLM最新版（V0.6.1.post1）beam search方式的使用教程，介绍BeamSearchParams，BeamSearchOutput，BeamSearchSequence，并给出sampling和beam search的示例程序

vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。更多 vLLM 中文文档及教程可访问 →https://vllm.hyper.ai/vLLM 是一个 Python 库，包含预编译的 C++ 和 CUDA (12.1) 二进制文件。

事情发生在2025年3月. 此时的cuda最新版为12.8. pytorch支持的最新版为12.6. vllm支持的最新版为12.4 我需要安装unsloth 和vllm来应对我的titan v(老古董).简单一句话, ubuntu 必须使用 22.04.(因为cuda的12.4版本目前最高只能支持这个版本) 然后使用清华园镜像进行安装. 否则将承受各种兼容痛苦与版本不匹配.

使用 vllm 跑起来 Mixtral MoE 的 GPTQ 量化版本

介绍vLLM

vLLM是一个由伯克利大学LMSYS组织开源的大语言模型高速推理框架，旨在提升实时场景下语言模型服务的吞吐与内存使用效率134。它是一个快速且易于使用的库，能够与HuggingFace无缝集成134。vLLM的核心是PagedAttention算法，这是一种新颖的注意力算法，通过引入操作系统的虚拟内存分页思想，显著提高了大型语言模型（LLM）的服务效率512。此外，vLLM还支持FastAPI前端，扩展了OpenAI API接口，允许用户为每个请求自定义采样参数1516。