利用免费 GPU 部署体验大型语言模型推理框架 vLLM

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vLLM简介

vLLM 是一个快速且易于使用的 LLM（大型语言模型）推理和服务库。

vLLM 之所以快速，是因为：

最先进的服务吞吐量
通过 PagedAttention 高效管理注意力键和值内存
连续批处理传入请求
使用 CUDA/HIP 图快速模型执行
量化：GPTQ[1]、AWQ[2]、SqueezeLLM[3]、FP8 KV 缓存
优化的 CUDA 内核

vLLM 灵活且易于使用，因为它：

与流行的 HuggingFace 模型无缝集成
通过各种解码算法提供高吞吐量服务，包括并行采样、波束搜索等
支持分布式推理的张量并行性
支持流式输出
OpenAI 兼容的 API 服务器
支持 NVIDIA GPU 和 AMD GPU
(实验性) 前缀缓存支持
(实验性) 多洛拉支持

技术交流群

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免费的Google Colab T4 GPU

Google Colab 的 T4 GPU 是一种高性能的计算资源，由 Google 提供，用于加速机器学习和深度学习任务。T4 GPU 是由 NVIDIA 生产的 Tensor Core GPU，专为提供高效的深度学习推理和训练性能而设计。

以下是关于 Google Colab 的 T4 GPU 的一些关键特性：

GPU 架构：T4 基于 NVIDIA 的 Ampere 架构，这是继 Turing 架构之后的新一代 GPU 架构，专为 AI 和机器学习工作负载优化。
Tensor Cores：T4 包含 Tensor Cores，这些是专门为深度学习矩阵运算设计的处理单元，能够提供更高的计算效率和性能。
内存：T4 GPU 拥有 16 GB 的 GDDR6 显存，这对于处理大型模型和数据集来说是非常充足的。
计算能力：T4 GPU 提供高达 318 GFLOPS 的单精度浮点运算能力，以及 60 GFLOPS 的半精度（FP16）运算能力，这使得它能够快速执行复杂的数学运算。
多精度计算：除了 FP32 和 FP16，T4 还支持 INT8 和 INT4 精度计算，这有助于在保持性能的同时减少模型的内存占用和提高推理速度。
软件兼容性：T4 GPU 支持广泛的深度学习框架和库，如 TensorFlow、PyTorch、Keras 等，这意味着用户可以在他们选择的工具上无缝地使用 T4 GPU。
易于访问：在 Google Colab 中，用户可以通过简单的配置更改来访问 T4 GPU，无需复杂的设置或额外的硬件投资。
成本效益：虽然 T4 GPU 是一种高端计算资源，但 Google Colab 提供的免费和付费版本都允许用户以合理的成本使用这些 GPU，这对于学生、研究人员和开发者来说是一个很大的优势。

选择免费的T4 GPU

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免费的T4 GPU

查看GPU信息

NVIDIA GPU 的详细信息

!nvidia-smi

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GPU详细信息

nvidia-smi 是 NVIDIA 提供的一个命令行工具，用于监控和管理 NVIDIA GPU 设备。当你运行 nvidia-smi 命令时，它会返回一系列关于系统中所有 NVIDIA GPU 的详细信息

CUDA 版本：系统中安装的 CUDA 版本。
驱动版本：GPU 驱动的版本。
总显存：系统中所有 GPU 的总显存。
其他系统级别的信息，如 CPU 使用率、内存使用情况等。
显示每个进程对 GPU 显存的使用情况，包括进程 ID、已使用的显存量等。
GPU 编号：标识每个 GPU 的序号。
Name：显示 GPU 的型号。
Persistence-M：持续模式状态，显示是否开启，开启时 GPU 会保持唤醒状态以快速响应新任务。
Fan：风扇转速，显示为百分比，范围从 0 到 100%。
Temp：GPU 温度，单位是摄氏度。
Perf：性能状态，从 P0 到 P12，P0 表示最大性能，P12 表示最小性能。
Pwr：功耗，显示当前功耗和最大功耗。
Memory Usage：显存使用情况，包括总显存、已使用显存和剩余显存。
Bus-Id：GPU 总线的标识，格式为 domain🚌device.function。
Disp.A：显示 GPU 的显示输出是否激活。
Volatile GPU-Util：GPU 利用率，表示 GPU 正在执行的任务的负载百分比。
Uncorr. ECC：错误检查与纠正状态，与 GPU 的 ECC 内存相关。
Compute M：计算模式，显示 GPU 是处于默认模式还是特定计算模式。

# memory footprint support libraries/code
!ln -sf /opt/bin/nvidia-smi /usr/bin/nvidia-smi
!pip install -q gputilimport psutil
import humanize
import os
import GPUtil as GPUGPUs = GPU.getGPUs()
# XXX: only one GPU on Colab and isn’t guaranteed
gpu = GPUs[0]
def printm():process = psutil.Process(os.getpid())virtual_memory = humanize.naturalsize( psutil.virtual_memory().available )memory_info = humanize.naturalsize( process.memory_info().rss)memoryFree =gpu.memoryFreememoryUsed = gpu.memoryUsedmemoryUtil = gpu.memoryUtil*100memoryTotal = gpu.memoryTotalprint(f"Gen RAM Free: {virtual_memory} | Proc size: {memory_info}" )print("GPU RAM Free: {0:.0f}MB | Used: {1:.0f}MB | Util {2:3.0f}% | Total {3:.0f}MB".\format(memoryFree, memoryUsed, memoryUtil*100, memoryTotal))
printm()

 Preparing metadata (setup.py) ... doneBuilding wheel for gputil (setup.py) ... done
Gen RAM Free: 12.4 GB  | Proc size: 98.9 MB
GPU RAM Free: 15101MB | Used: 0MB | Util   0% | Total 15360MB

查看cuda版本信息

!nvcc -V

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2023 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Aug_15_22:02:13_PDT_2023
Cuda compilation tools, release 12.2, V12.2.140
Build cuda_12.2.r12.2/compiler.33191640_0

根据版本信息，需要从源码安装

安装vLLM

%%bash
git clone https://github.com/vllm-project/vllm src
cd /content/src
pip install -e .  # This may take 5-10 minutes.

检查torch版本

import torch
print(torch.version.cuda)

使用MODELSCOPE 镜像

%%bash
export VLLM_USE_MODELSCOPE=True

测试

from vllm import LLM, SamplingParams
prompts = ["Hello, my name is","The president of the United States is","The capital of France is","The future of AI is",
]
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)
llm = LLM(model="Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat",dtype='half')

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加载千问1.5-1.8B-Chat

outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)# Print the outputs.
for output in outputs:prompt = output.promptgenerated_text = output.outputs[0].textprint(f"Prompt: {prompt!r}, Generated text: {generated_text!r}")