vLLM入门指南:从0到1,轻松完成第一次在WSL2运行

vllm的使用方式,入门教程 vLLM是一个强大且易于使用的推理框架,适用于多种场景。通过上述步骤,您可以快速上手并开始使用vLLM进行大语言模型推理。如果遇到问题,可以参考官方文档或社区资源进行解决。全参数微调(Full-Parameter Fine-Tuning)vLLM支持对预训练模型进行全参数微调,以适应特定任务或数据集。这种方法通过调整所有模型参数来优化性能,适用于需要大量数据和计算资源的场景。LoRA是一种高效、快速且参数效率高的微调方法,特别适用于资源有限的环境,如移动应用或边缘设备。 阅读详情
vLLM简介
  • vLLM 是一款高性能的大语言模型推理和服务框架,安装的核心前提是必须先安装匹配的 CUDA 环境(vLLM 依赖 CUDA 实现 GPU 加速,暂不支持纯 CPU 安装)
  • 详细安装过程可见 WSL2环境下安装vLLM 
模型下载与加载
  • 支持的模型架构:LLaMA、Qwen、DeepSeek、SmolVLM等。本文主要选择SmolVLM来完成模型下载和运行,主要原因是轻量级模型,最小的模型SmolVLM-256M仅需要1G显存即可运行,对于初学者很友好。
  • 从ModelScope来下载模型

        在下载前,请先通过如下命令安装ModelScope

pip install modelscope

        然后下载模型

modelscope download --model HuggingFaceTB/SmolVLM-256M-Instruct

        国内访问HuggingFace受限,一般可以访问HuggingFace镜像网站或者

vLLM官方中文教程:快速入门 本文是vLLM的中文新手入门教程,内容来自于vLLM的英文官方教程 阅读详情

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