【vLLM 学习】使用 Neuron 安装

【总结篇】LLM推理环境安装部署全指南 本文介绍了安装WSL2、Ubuntu、NVIDIA显卡驱动、CUDA 12.4.1、cuDNN的方法及Xinference、vLLM、SGLang等推理框架的部署使用方法。本文适用于NVIDIA显卡用户,建议GPU架构为Turing或更新(对应RTX 20系或以上)。 阅读详情

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/

从 vLLM 0.3.3 版本起,支持在带有 Neuron SDK 的 AWS Trainium/Inferentia 上进行模型推理和服务。目前 Neuron SDK 不支持分页注意力 (Paged Attention),但 Transformers-neuronx 支持简单的连续批处理。Neuron SDK 目前支持的数据类型为 FP16 和 BF16。

依赖环境​

  • 操作系统:Linux
  • Python:3.8 – 3.11
  • 加速器:NeuronCore_v2(在 trn1/inf2 实例中)
  • Pytorch 2.0.1/2.1.1
  • AWS Neuron SDK 2.16/2.17(在 python 3.8 上验证)

安装步骤:

从源代码构建​

以下说明适用于 Neuron SDK 2.16 及更高版本。

步骤 0. 启动 Trn1/Inf2 实例​

以下是启动 trn1/inf2 实例的步骤,以便在 Ubuntu 22.04 LTS 上安装 PyTorch Neuron (“torch-neuronx”) 设置。

  • 请按照启动 Amazon EC2 实例中的说明启动实例。在 EC2 控制台选择实例类型时,请确保选择正确的实例类型。
  • 要获取有关实例大小和定价的更多信息,请参阅:Trn1 网页、Inf2 网页。
  • 选择 Ubuntu Server 22.04 TLS AMI
  • 启动 Trn1/Inf2 时,请将您的主 EBS 卷大小调整为至少 512GB。
  • 启动实例后,按照连接到您的实例中的说明连接到实例

步骤 1. 安装驱动程序和工具​

如果 Deep Learning AMI Neuron 已安装,则无需安装驱动程序和工具。如果操作系统上未安装驱动程序和工具,请按照以下步骤操作:

# Configure Linux for Neuron repository updates
# 配置 Linux 以进行 Neuron 存储库更新

. /etc/os-release
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/neuron.list > /dev/null <<EOF
deb https://apt.repos.neuron.amazonaws.com ${VERSION_CODENAME} main
EOF
wget -qO - https://apt.repos.neuron.amazonaws.com/GPG-PUB-KEY-AMAZON-AWS-NEURON.PUB | sudo apt-key add -

# Update OS packages
# 更新操作系统包

sudo apt-get update -y

# Install OS headers
# 安装操作系统头文件

sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r) -y

# Install git
# 安装git

sudo apt-get install git -y

# install Neuron Driver
# 安装 Neuron 驱动

sudo apt-get install aws-neuronx-dkms=2.* -y

# Install Neuron Runtime
# 安装 Neuron 运行时

sudo apt-get install aws-neuronx-collectives=2.* -y
sudo apt-get install aws-neuronx-runtime-lib=2.* -y

# Install Neuron Tools
# 安装 Neuron Tools

sudo apt-get install aws-neuronx-tools=2.* -y

# Add PATH
# 添加路径

export PATH=/opt/aws/neuron/bin:$PATH

步骤 2. 安装 Transformers-neuronx 及其依赖​

transformers-neuronx 将作为后端来支持在 trn1/inf2 实例上进行推理。请按照以下步骤安装 Transformer-neuronx 包及其依赖。

# Install Python venv
# 安装 Python venv

sudo apt-get install -y python3.10-venv g++

# Create Python venv
# 创建 Python venv

python3.10 -m venv aws_neuron_venv_pytorch

# Activate Python venv
# 激活 Python venv

source aws_neuron_venv_pytorch/bin/activate

# Install Jupyter notebook kernel
# 安装 Jupyter Notebook 内核

pip install ipykernel
python3.10 -m ipykernel install --user --name aws_neuron_venv_pytorch --display-name "Python (torch-neuronx)"
pip install jupyter notebook
pip install environment_kernels

# Set pip repository pointing to the Neuron repository
# 设置 pip 存储库指向 Neuron 存储库

python -m pip config set global.extra-index-url https://pip.repos.neuron.amazonaws.com

# Install wget, awscli
# 安装 wget、awscli

python -m pip install wget
python -m pip install awscli

# Update Neuron Compiler and Framework
# 更新 Neuron 编译器和框架

python -m pip install --upgrade neuronx-cc==2.* --pre torch-neuronx==2.1.* torchvision transformers-neuronx

步骤 3. 从源代码安装 vLLM​

一旦安装了 neuronx-cc 和 transformers-neuronx 软件包,我们就能安装 vllm 了,如下所示:

git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git
cd vllm
pip install -U -r requirements-neuron.txt
VLLM_TARGET_DEVICE="neuron" pip install .

如果在安装过程中正确检测到 neuron 包,则会安装 vllm-0.3.0+neuron212。

ubuntu 安装 vllm 使用uv在 Ubuntu 上安装vllm安装uv。创建并激活虚拟环境。使用超快的uv pip安装vllm。确保系统已正确安装NVIDIA 驱动和。uv极大地简化了 Python 依赖管理的复杂度,并提供了飞快的安装速度,是管理像vllm这样大型项目的优秀工具。 阅读详情

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