特点

相比于 llama.cppvllm 在兼顾性能的同时并发调度上优化更好

  • llama.cpp: 个人使用
  • vllm: 团队使用,且对运行环境要求较为苛刻,资源不够不让运行

安装

  1. 配置环境变量
Terminal
$vim ~/.bashrc
# 在配置文件最下面添加下列代码 12.8 对应下载的版本号
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-12.8/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.8/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-12.8
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
$source ~/.bashrc
$nvcc -V# 检测配置是否成功
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2026 NVIDIA Corporation
Built on Thu_Mar_19_11:12:51_PM_PDT_2026
Cuda compilation tools, release 12.8, V12.8.78
Build cuda_12.8.r12.8/compiler.37668154_0
  1. 安装 vllm
Terminal
$pip isntall uv
$uv venv --seed --python 3.12# 在目标目录生成 vllm 的安装环境
$uv pip install vllm --torch-backend=auto
  1. [可选]设置 Hugging Face 模型下载目录与国内镜像
Terminal
$vim ~/.bashrc
export HF_HOME=/data/my_huggingface_cache
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
$source ~/.bashrc

License

Author: 海拉鲁的三角

Link: http://localhost:1313/artificial_intelligence/posts/nlp/vllm/

License: MIT

只要学不死,就往死里学