安装 | vLLM 中文站
vLLM 是一个 Python 库，包含预编译的 C++ 和 CUDA (12.1) 二进制文件。 您可以使用 pip 安装 vLLM: # (Recommended) Create a new conda environment. #（推荐）创建一个新的 conda 环境。 # Install vLLM with CUDA 12.1. # 安装带有 CUDA 12.1 的 vLLM。 注意. 截至目前，vLLM 的二进制文件默认使用 CUDA 12.1 和公共 PyTorch 发行版本进行编译。 我们还提供使用 CUDA 11.8 和公共 PyTorch 发行版本编译的 vLLM 二进制文件： # Install vLLM with CUDA 11.8.
Installation — vLLM
vLLM supports the following hardware platforms:
vLLM&cuda安装笔记 - CSDN博客
vLLM安装指导地址：https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/installation.html. 首先是python，由于前面在不知情的情况下，已经安装了最新的python3.12版本，那就只能新创建一个3.10的虚拟环境。 conda及虚拟环境的创建请参考：conda环境搭建笔记
安装 — vLLM
vLLM 是一个 Python 库，它还包含预编译的 C++ 和 CUDA (12.1) 二进制文件。 $ conda activate myenv. $ # Install vLLM with CUDA 12.1. $ pip install vllm. 虽然我们建议使用 conda 来创建和管理 Python 环境，但强烈建议使用 pip 来安装 vLLM。 这是因为 pip 可以使用单独的库包（如 NCCL）安装 torch，而 conda 使用静态链接的 NCCL 安装 torch。 这会导致 vLLM 尝试使用 NCCL 时出现问题。 有关更多详细信息，请参阅 此问题 。 截至目前，vLLM 的二进制文件默认 …
vLLM安装与本地部署大模型教程 – 通塔师AI导航
2024年10月26日 · vLLM 的安装相对简单，支持使用 pip 进行快速安装，以下是具体步骤： 1. 安装 Python 及相关依赖. 确保系统中安装了 Python 3.8 或更高版本，如果未安装，可以通过以下命令安装 Python 及相关依赖： 然后升级 pip 到最新版本： 2. 安装 PyTorch. vLLM 依赖于 PyTorch，因此首先需要安装 PyTorch。 可以根据自己的硬件情况选择适合的版本： 根据您的 CUDA 版本，选择合适的安装命令，例如 CUDA 11.2： 可以访问 PyTorch 官网 查找与 CUDA 版本匹配的安 …
使用 vLLM 部署本地 LLM 指南 - CSDN博客
2024年1月26日 · 这可以通过执行以下命令完成： ```bash pip install vllm ``` #### 下载预训练模型 选择一个合适的预训练嵌入模型下载至本地环境。可以从 Hugging Face 或其他可信源获取这些模型。
vllm安装踩坑_vllm cuda11.7-CSDN博客
2024年3月13日 · 本文详细介绍了在CUDA11.7环境下安装VLLM项目，包括从源代码克隆、配置requirements.txt，以及可能遇到的安装问题和解决方案，如Flash-Attention安装错误和Triton与PyTorch版本冲突处理。 ninja # For faster builds. sentencepiece # Required for LLaMA tokenizer. transformers >= 4.38.0 # Required for Gemma. # xformers == 0.0.23.post1 # Required for CUDA 12.1. pydantic >= 2.0 # Required for OpenAI server.
vLLM 部署 InternVL 实战 - 飞书云文档
本文讨论了使用vLLM部署InternVL2系列大模型的实战过程，包括vLLM介绍、命令行推理、前后端分离推理、网页端交互推理、多图推理及vllm量化等内容。 关键要点包括： 1. vLLM工具：是集成大模型部署工具，能离线或在线部署大模型、加速推理及量化，支持InternVL2系列大模型。 2. 命令行推理：需创建环境安装vLLM库，下载大模型，执行推理脚本。 开发机推荐cuda11系列，安装torch较慢。 3. 前后端分离推理：后端用vllm serve命令部署模型为OpenAI格式api，前端调 …
使用 CPU 安装 — vLLM
$ sudo apt-get update-y $ sudo apt-get install-y gcc-12 g++-12 libnuma-dev $ sudo update-alternatives--install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-12 10--slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-12 其次，安装用于 vLLM CPU 后端构建的 Python 包：
Installation — vLLM
vLLM is a Python library that also contains pre-compiled C++ and CUDA (12.1) binaries. You can install vLLM using pip: Although we recommend using conda to create and manage Python environments, it is highly recommended to use pip to install vLLM.