基于AutoDL云服务器的VLLM大模型部署以及本地调用

2025年11月16日 互联网

基于AutoDL云服务器的VLLM大模型部署以及本地调用

引言

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域的应用日益广泛。VLLM（Vectorized Language Model）作为一种高效的大模型实现方式，因其能够显著提升推理速度和降低资源消耗，受到了开发者的广泛关注。然而，对于许多开发者和企业来说，如何在有限的硬件资源下部署和调用VLLM大模型，仍然是一个挑战。AutoDL云服务器作为一种灵活、高效的AI计算平台，为VLLM大模型的部署提供了理想的解决方案。本文将详细介绍如何基于AutoDL云服务器完成VLLM大模型的部署，并实现本地的高效调用。

一、AutoDL云服务器概述

AutoDL云服务器是一种专为AI开发设计的计算平台，它提供了高性能的GPU资源、灵活的资源配置选项以及便捷的管理界面。与传统的本地服务器相比，AutoDL云服务器具有以下优势：

  1. 弹性扩展：根据项目需求，可以随时调整GPU资源的数量和类型，满足不同规模的模型训练和推理需求。
  2. 成本效益：按需付费的模式，避免了高昂的硬件购置和维护成本，特别适合中小型企业和个人开发者。
  3. 易于管理：通过Web界面或API，可以轻松管理服务器实例、监控资源使用情况，以及进行数据备份和恢复。

二、VLLM大模型部署准备

在开始部署VLLM大模型之前，需要完成以下准备工作：

  1. 选择合适的AutoDL实例：根据VLLM模型的规模和性能需求，选择具有足够GPU内存和计算能力的AutoDL实例。例如，对于大型VLLM模型，可能需要选择配备NVIDIA A100或V100 GPU的实例。
  2. 安装必要的软件和库：在AutoDL实例上安装Python、CUDA、cuDNN以及VLLM所需的深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）。
  3. 准备模型文件：获取VLLM模型的预训练权重文件，并确保其格式与所选深度学习框架兼容。

三、VLLM大模型部署步骤

1. 创建AutoDL实例

登录AutoDL云服务平台，根据需求选择合适的实例类型和配置，创建新的GPU实例。确保实例的操作系统与所选深度学习框架兼容（如Ubuntu 20.04）。

2. 配置环境

通过SSH连接到AutoDL实例，安装必要的软件和库。以下是一个基于Ubuntu 20.04和PyTorch的安装示例：

  1. # 更新系统包
  2. sudo apt-get update
  3. sudo apt-get upgrade -y
  5. # 安装Python和pip
  6. sudo apt-get install -y python3 python3-pip
  8. # 安装CUDA和cuDNN（根据实例配置选择合适的版本）
  9. # 这里假设已经通过AutoDL的镜像或手动安装了CUDA和cuDNN
  11. # 安装PyTorch
  12. pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
  14. # 安装VLLM相关的其他库（如transformers、tokenizers等）
  15. pip3 install transformers tokenizers

3. 上传模型文件

将VLLM模型的预训练权重文件上传到AutoDL实例。可以使用scp命令或通过AutoDL的文件管理界面完成上传。

4. 编写部署脚本

编写一个Python脚本，用于加载VLLM模型并进行推理。以下是一个简单的示例：

  1. import torch
  2. from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
  4. # 加载模型和分词器
  5. model_path = "/path/to/vllm_model"  # 替换为实际的模型路径
  6. tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
  7. model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
  9. # 将模型设置为评估模式
  10. model.eval()
  12. # 定义推理函数
  13. def infer(text):
  14.     inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
  15.     with torch.no_grad():
  16.         outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
  17.     return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
  19. # 示例调用
  20. input_text = "Hello, VLLM!"
  21. output_text = infer(input_text)
  22. print(f"Input: {input_text}")
  23. print(f"Output: {output_text}")

5. 运行部署脚本

在AutoDL实例上运行部署脚本，验证模型是否能够正确加载并进行推理。

  1. python3 deploy_vllm.py

四、本地调用VLLM大模型

完成VLLM大模型在AutoDL云服务器上的部署后，可以通过以下方式实现本地调用：

1. 使用REST API

将AutoDL实例配置为一个Web服务，通过REST API接收本地发送的推理请求，并返回推理结果。可以使用Flask或FastAPI等框架快速搭建Web服务。

示例Flask应用

  1. from flask import Flask, request, jsonify
  2. from your_deploy_script import infer  # 假设infer函数在deploy_vllm.py中定义
  4. app = Flask(__name__)
  6. @app.route('/infer', methods=['POST'])
  7. def infer_route():
  8.     data = request.json
  9.     text = data.get('text', '')
  10.     result = infer(text)
  11.     return jsonify({'result': result})
  13. if __name__ == '__main__':
  14.     app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

本地调用示例

  1. import requests
  3. url = "http://<AutoDL_instance_IP>:5000/infer"
  4. data = {"text": "Hello, VLLM!"}
  5. response = requests.post(url, json=data)
  6. print(response.json())

2. 使用gRPC

对于需要更高性能和更低延迟的场景，可以使用gRPC协议实现本地与AutoDL实例之间的通信。gRPC基于HTTP/2协议，支持多种编程语言，并提供了高效的序列化机制。

定义gRPC服务

使用Protocol Buffers定义gRPC服务接口，并生成客户端和服务端代码。

  1. syntax = "proto3";
  3. service VLLMService {
  4.     rpc Infer (InferRequest) returns (InferResponse);
  5. }
  7. message InferRequest {
  8.     string text = 1;
  9. }
  11. message InferResponse {
  12.     string result = 1;
  13. }

实现gRPC服务端（在AutoDL实例上）

  1. from concurrent import futures
  2. import grpc
  3. import vllm_service_pb2
  4. import vllm_service_pb2_grpc
  5. from your_deploy_script import infer
  7. class VLLMServicer(vllm_service_pb2_grpc.VLLMServiceServicer):
  8.     def Infer(self, request, context):
  9.         result = infer(request.text)
  10.         return vllm_service_pb2.InferResponse(result=result)
  12. def serve():
  13.     server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))
  14.     vllm_service_pb2_grpc.add_VLLMServiceServicer_to_server(VLLMServicer(), server)
  15.     server.add_insecure_port('[::]:50051')
  16.     server.start()
  17.     server.wait_for_termination()
  19. if __name__ == '__main__':
  20.     serve()

本地gRPC客户端调用示例

  1. import grpc
  2. import vllm_service_pb2
  3. import vllm_service_pb2_grpc
  5. def run():
  6.     channel = grpc.insecure_channel('<AutoDL_instance_IP>:50051')
  7.     stub = vllm_service_pb2_grpc.VLLMServiceStub(channel)
  8.     response = stub.Infer(vllm_service_pb2.InferRequest(text="Hello, VLLM!"))
  9.     print("Greeter client received: " + response.result)
  11. if __name__ == '__main__':
  12.     run()

五、总结与展望

本文详细介绍了如何基于AutoDL云服务器完成VLLM大模型的部署，并通过REST API和gRPC两种方式实现了本地的高效调用。AutoDL云服务器提供的弹性扩展、成本效益和易于管理等优势，使得VLLM大模型的部署和应用变得更加便捷和高效。未来，随着AI技术的不断发展，AutoDL云服务器和VLLM大模型将在更多领域发挥重要作用，推动人工智能技术的普及和应用。

最新文章
热门标签