vLLM 在一台机器上8个A10的GPU的部署模型的方案

在一台配有8个A10 GPU的机器上部署 vLLM 模型的方案可以参考以下步骤：

1. 环境准备

• 操作系统：确保你的操作系统是最新版本，建议使用 Ubuntu。
• CUDA 和 cuDNN：安装与 A10 GPU 兼容的 CUDA 和 cuDNN 版本。确保这些组件与 PyTorch 版本兼容。
• Python 和依赖项：安装 Python 3.8 或更高版本，并安装 vLLM 及其他相关库：

  pip install torch torchvision torchaudio
  pip install vllm
  

2. GPU 配置

• 环境变量：设置环境变量以确保 PyTorch 可以使用所有 GPU：

  export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7
  

• GPU 监控：可以使用 nvidia-smi 命令监控 GPU 的使用情况，确保在运行模型时 GPU 资源正常。