本地部署 Meta Llama3-8b 和 Llama3-70b_llama3 本地部署

### 部署 LLaMA-3-70B-Instruct 模型使用 vLLM 框架 为了成功部署 LLaMA-3-70B-Instruct 模型，需遵循特定配置和环境设置。vLLM 是一种高效的推理引擎，专为大型语言模型设计。 #### 安装依赖库 首先安装必要的 Python 库，确保环境中具备运行 vLLM 所需的支持工具： ```bash pip install --upgrade pip setuptools wheel pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install vllm ``` #### 下载模型权重文件 由于 LLaMA-3-70B-Instruct 属于较新的大尺寸模型版本，在获取其参数时可能需要特别权限[^2]。一旦获得授权，则可以通过 Hugging Face 或其他指定渠道下载对应的模型权重。 #### 加载并启动服务端口 创建一个简单的脚本来加载模型，并通过 HTTP API 提供预测功能： ```python from vllm import LLM, SamplingParams # 初始化 LLaMA-3-70B-Instruct 实例 model_path = "/path/to/model/directory" llm = LLM(model=model_path) # 设置采样参数 sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95) # 启动 RESTful 接口监听外部请求 app.run(host='0.0.0.0', port=8080) ``` 上述代码片段展示了如何利用 `vllm` 来初始化 LLaMA-3-70B-Instruct 并设定基本的生成控制选项[^1]。 #### 测试接口响应速度 完成以上步骤之后，可以编写客户端测试程序验证服务器是否正常工作以及性能表现情况: ```python import requests url = 'http://localhost:8080/generate' data = {"prompt": "Once upon a time", "max_tokens": 50} response = requests.post(url, json=data).json() print(response['text']) ``` 此部分演示了向已部署的服务发送 POST 请求的方式，从而实现文本补全等功能[^3]。