dstack

您可以使用 dstack 在基于云的 GPU 机器上运行 vLLM。dstack 是一个开源框架，可在任何云上运行 LLM。本教程假设您已在云环境中配置了凭证、网关和 GPU 配额。

要安装 dstack 客户端，请运行

pip install dstack[all]
dstack server

接下来，要配置您的 dstack 项目，请运行

mkdir -p vllm-dstack
cd vllm-dstack
dstack init

接下来，要提供具有您选择的 LLM（本示例中使用 NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf）的 VM 实例，请为 dstack Service 创建以下 serve.dstack.yml 文件：

配置

type: service

python: "3.11"
env:
    - MODEL=NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf
port: 8000
resources:
    gpu: 24GB
commands:
    - pip install vllm
    - vllm serve $MODEL --port 8000
model:
    format: openai
    type: chat
    name: NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf

然后，运行以下 CLI 进行预配：

命令

$ dstack run . -f serve.dstack.yml

⠸ Getting run plan...
Configuration  serve.dstack.yml
Project        deep-diver-main
User           deep-diver
Min resources  2..xCPU, 8GB.., 1xGPU (24GB)
Max price      -
Max duration   -
Spot policy    auto
Retry policy   no

#  BACKEND  REGION       INSTANCE       RESOURCES                               SPOT  PRICE
1  gcp   us-central1  g2-standard-4  4xCPU, 16GB, 1xL4 (24GB), 100GB (disk)  yes   $0.223804
2  gcp   us-east1     g2-standard-4  4xCPU, 16GB, 1xL4 (24GB), 100GB (disk)  yes   $0.223804
3  gcp   us-west1     g2-standard-4  4xCPU, 16GB, 1xL4 (24GB), 100GB (disk)  yes   $0.223804
    ...
Shown 3 of 193 offers, $5.876 max

Continue? [y/n]: y
⠙ Submitting run...
⠏ Launching spicy-treefrog-1 (pulling)
spicy-treefrog-1 provisioning completed (running)
Service is published at ...

预配完成后，您可以使用 OpenAI SDK 与模型进行交互：

代码

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://gateway.<gateway domain>",
    api_key="<YOUR-DSTACK-SERVER-ACCESS-TOKEN>",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Compose a poem that explains the concept of recursion in programming.",
        }
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

注意

dstack 使用 dstack 的令牌自动处理网关上的身份验证。同时，如果您不想配置网关，则可以提供 dstack Task 而不是 Service。Task 仅用于开发目的。如果您想了解更多关于使用 dstack 服务 vLLM 的实践资料，请查看 此存储库。