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vLLM
## 简介
vLLM是一个快速且易于使用的LLM推理和服务库,使用PageAttention高效管理kv内存,Continuous batching传入请求,支持很多Hugging Face模型,如LLaMA & LLaMA-2、Qwen、Chatglm2 & Chatglm3等。
## 暂不支持的官方功能
- **量化推理**:目前不支持marlin的权重量化、kv-cache fp8推理方案
- **模块支持**:目前不支持Sliding window attention
## 支持模型结构列表
| 结构 | 模型 | FP16/BF16 | AWQ | GPTQ | 支持版本 | 是否优化 |
| :------: | :------: | :------: | :------: |:------: | :------: |:------: |
| LlamaForCausalLM | Llama 3.2, Llama 3.1,Llama 3,Llama 2,Llama,Yi,Codellama,DeepSeek-R1-Distill-Llama | Yes | Yes | Yes | v0.5.0,Llama 3.2>=v0.6.2 | Yes |
| Llama4ForConditionalGeneration | Llama 4 | No/Yes | - | - | v0.8.5.post1 | No |
| QWenLMHeadModel | QWen,Qwen-VL | Yes | Yes | Yes | v0.5.0,Qwen-VL>=v0.6.2 | Yes |
| Qwen2ForCausalLM | QWen2,QWen1.5,CodeQwen1.5,DeepSeek-R1-Distill-Qwen,gte_Qwen2-1.5B-instruct | Yes | Yes | Yes | v0.5.0,gte>=v0.7.2 | Yes |
| Qwen3ForCausalLM | QWen3,Qwen3-Embedding,Qwen3-Reranker | Yes | - | - | v0.8.4 | Yes |
| Qwen3MoeForCausalLM | QWen3MoE | Yes | - | - | v0.8.4 | Yes |
| ChatGLMModel | glm-4v-9b,chatglm3,chatglm2 | Yes | No | Yes | v0.5.0 | Yes |
| Glm4ForCausalLM | GLM-4-0414 | No/Yes | - | - | v0.8.5.post1 | Yes |
| DeepseekForCausalLM | Deepseek | Yes | No | - | v0.5.0 | Yes |
| DeepseekV2ForCausalLM | DeepSeek-V2 | Yes | No | - | v0.6.2 | Yes |
| DeepseekVLV2ForCausalLM | DeepSeek-VL2 | Yes | No | - | v0.7.2 | Yes |
| DeepseekV3ForCausalLM | DeepSeek-V3 | Yes | Yes | - | v0.7.2 | Yes |
| BaiChuanForCausalLM | Baichuan2,Baichuan | Yes | Yes | - | v0.5.0 | Yes |
| BloomForCausalLM | BLOOM | Yes | No | Yes | v0.5.0 | Yes |
| InternLMForCausalLM | InternLM | Yes | No | - | v0.5.0 | Yes |
| InternLM2ForCausalLM | InternLM2 | Yes | No | - | v0.5.0 | Yes |
| FalconForCausalLM | falcon | Yes | No | Yes | v0.5.0 | Yes |
| TeleChat2ForCausalLM | TeleChat2 | Yes | No | - | v0.7.2 | Yes |
| MiniCPMForCausalLM | MiniCPM | Yes | No | - | v0.5.0 | Yes |
| MiniCPM3ForCausalLM | MiniCPM3 | Yes | No | - | v0.6.2 | Yes |
| MixtralForCausalLM | Mixtral-8x7B,Mixtral-8x7B-Instruct | Yes | No | - | v0.5.0 | Yes |
| Qwen2MoeForCausalLM | Qwen2-57B-A14B,Qwen2-57B-A14B-Instruct | Yes | No | - | v0.5.0 | No |
| LlavaForConditionalGeneration | LLaMA,LLaMA-2,LLaMA-3 | Yes | No | - | v0.6.2 | No |
| Qwen2VLForConditionalGeneration | Qwen2-VL | Yes | No | Yes | v0.6.2 | No |
| Qwen2_5_VLForConditionalGeneration | Qwen.5-VL | Yes | No | Yes | v0.7.2 | No |
| Mistral3ForConditionalGeneration | Mistral3 | Yes | No | - | v0.8.5.post1 | No |
| Gemma3ForConditionalGeneration | Gemma 3 | Yes | - | - | v0.8.5.post1 | No |
| MiniCPMV | MiniCPM-V | Yes | No | - | v0.6.2 | No |
| Phi3VForCausalLM | Phi-3.5-vision | Yes | No | - | v0.6.2 | No |
| BertModel | bge-large-zh-v1.5 | Yes | No | - | v0.7.2 | No |
| XLMRobertaModel | bge-m3 | Yes | No | - | v0.7.2 | No |
| XLMRobertaForSequenceClassification | bge-reranker-v2-m3 | Yes | No | - | v0.7.2 | No |
## 安装
vLLM支持
+ Python 3.9.
+ Python 3.10.
+ Python 3.11.
+ Python 3.12.
### 使用源码编译方式安装
#### 编译环境准备
提供2种环境准备方式:
1. 基于光源pytorch2.4.1基础镜像环境:根据pytorch2.4.1、python、dtk及系统下载对应的镜像版本。
2. 基于现有python环境:安装pytorch2.4.1,pytorch whl包下载目录:[https://cancon.hpccube.com:65024/4/main/pytorch](https://cancon.hpccube.com:65024/4/main/pytorch),根据python、dtk版本,下载对应pytorch2.4.1的whl包。安装命令如下:
```shell
pip install torch* (下载的torch的whl包)
pip install setuptools wheel
```
#### 源码编译安装
```shell
git clone http://developer.hpccube.com/codes/OpenDAS/vllm.git # 根据需要的分支进行切换
```
安装依赖:
```shell
pip install -r requirements/rocm.txt
```
- 提供2种源码编译方式(进入vllm目录):
```
1. 编译whl包并安装
python setup.py bdist_wheel
cd dist
pip install vllm*
2. 源码编译安装
python3 setup.py install (若调试,可使用python3 setup.py develop)
```
若需要添加git号,设置环境变量: export ADD_GIT_VERSION=1
#### 运行基础环境准备
1、使用上面基于光源pytorch2.4.1基础镜像环境
2、根据pytorch2.4.1、python、dtk及系统下载对应的依赖包:
- triton:[https://cancon.hpccube.com:65024/4/main/triton](https://cancon.hpccube.com:65024/4/main/triton/)
- flash_attn: [https://cancon.hpccube.com:65024/4/main/flash_attn](https://cancon.hpccube.com:65024/4/main/flash_attn)
- lmslim: [https://cancon.hpccube.com:65024/4/main/lmslim](https://cancon.hpccube.com:65024/4/main/lmslim)
#### 注意事项
+ 若使用 pip install 下载安装过慢,可添加源:-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
## 验证
- python -c "import vllm; print(vllm.\_\_version__)",版本号与官方版本同步,查询该软件的版本号,例如0.9.1;
## Known Issue
- 无
## 参考资料
- [README_ORIGIN](README_ORIGIN.md)
- [https://github.com/vllm-project/vllm](https://github.com/vllm-project/vllm)