使用 vllm 本地部署 Llama3-8b-Instruct

0. 引言

此文章主要介绍使用 vllm 运行 Llama3-8b。

1. 安装 vllm

创建虚拟环境，

conda create -n myvllm python=3.11 -y
conda activate myvllm
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安装 Ray 和 Vllm，

pip install ray vllm
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安装 flash-attention，

git clone https://github.com/Dao-AILab/flash-attention; cd flash-attention
pip install flash-attn --no-build-isolation
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2. 本地部署 Llama3-8b-Instruct

eval "$(conda shell.bash hook)"
conda activate myvllm
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --trust-remote-code --served-model-name gpt-4 --model meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct --gpu-memory-utilization 0.9 --tensor-parallel-size 1 --port 8000
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完结！