与 HuggingFace 集成

本文档描述了 vLLM 如何与 HuggingFace 库集成。我们将逐步解释运行 vllm serve 时内部发生的情况。

假设我们想通过运行 vllm serve Qwen/Qwen2-7B 来提供流行的 QWen 模型服务。

  1. 参数 model 的值为 Qwen/Qwen2-7B。vLLM 通过检查对应的配置文件 config.json 来确定该模型是否存在。请参阅此 代码片段 了解实现细节。在此过程中

    • 如果参数 model 对应一个现有的本地路径，vLLM 将直接从该路径加载配置文件。
    • 如果参数 model 是一个包含用户名和模型名称的 HuggingFace 模型 ID，vLLM 将首先尝试使用 HuggingFace 本地缓存中的配置文件，其中 model 参数用作模型名称，--revision 参数用作版本。请参阅 他们的网站，了解有关 HuggingFace 缓存如何工作的更多信息。
    • 如果参数 model 是一个 HuggingFace 模型 ID 但未在缓存中找到，vLLM 将从 HuggingFace 模型中心下载配置文件。请参考 此函数 了解实现细节。输入参数包括将 model 参数用作模型名称，将 --revision 参数用作版本，以及将环境变量 HF_TOKEN 用作访问模型中心的令牌。在我们的例子中，vLLM 将下载 config.json 文件。

  2. 确认模型存在后，vLLM 会加载其配置文件并将其转换为字典。请参阅此 代码片段 了解实现细节。

  3. 接下来，vLLM 检查配置文件字典中的 model_type 字段，以生成要使用的配置对象。vLLM 直接支持一些 model_type 值；请参阅此处查看列表。如果 model_type 不在该列表中，vLLM 将使用 AutoConfig.from_pretrained 来加载配置类，参数包括 model、--revision 和 --trust_remote_code。请注意

    • HuggingFace 也有自己的逻辑来确定要使用的配置类。它会再次使用 model_type 字段在 transformers 库中搜索类名；请参阅此处查看支持的模型列表。如果未找到 model_type，HuggingFace 将使用配置 JSON 文件中的 auto_map 字段来确定类名。具体来说，它是 auto_map 下的 AutoConfig 字段。请参阅DeepSeek查看示例。
    • auto_map 下的 AutoConfig 字段指向模型仓库中的一个模块路径。为了创建配置类，HuggingFace 将导入该模块并使用 from_pretrained 方法加载配置类。这通常可能导致任意代码执行，因此仅在启用 --trust_remote_code 时才会执行。

  4. 随后，vLLM 会对配置对象应用一些历史补丁。这些补丁主要与 RoPE 配置相关；请参阅此处了解实现细节。

  5. 最后，vLLM 可以找到我们要初始化的模型类。vLLM 使用配置对象中的 architectures 字段来确定要初始化的模型类，因为它在其注册表中维护了从架构名称到模型类的映射。如果在注册表中找不到架构名称，则表示 vLLM 不支持此模型架构。对于 Qwen/Qwen2-7B，architectures 字段是 ["Qwen2ForCausalLM"]，对应于vLLM 代码中的 Qwen2ForCausalLM 类。该类将根据各种配置进行初始化。

除此之外，vLLM 还依赖 HuggingFace 处理另外两件事。

  1. 分词器：vLLM 使用 HuggingFace 的分词器对输入文本进行分词。使用 AutoTokenizer.from_pretrained 加载分词器，其中 model 参数用作模型名称，--revision 参数用作版本。也可以通过在 vllm serve 命令中指定 --tokenizer 参数来使用其他模型的分词器。其他相关参数包括 --tokenizer-revision 和 --tokenizer-mode。请查看 HuggingFace 的文档以了解这些参数的含义。这部分逻辑可以在 get_tokenizer 函数中找到。获取分词器后，值得注意的是，vLLM 会在 get_cached_tokenizer 中缓存分词器的某些开销较大的属性。

  2. 模型权重：vLLM 使用 model 参数作为模型名称，--revision 参数作为版本，从 HuggingFace 模型中心下载模型权重。vLLM 提供了 --load-format 参数来控制从模型中心下载哪些文件。默认情况下，它会尝试加载 safetensors 格式的权重，如果 safetensors 格式不可用，则回退到 PyTorch bin 格式。我们也可以传递 --load-format dummy 以跳过下载权重。

    • 建议使用 safetensors 格式，因为它在分布式推理中加载效率高，并且能防止任意代码执行。请参阅文档了解有关 safetensors 格式的更多信息。这部分逻辑可以在此处找到。请注意

至此，vLLM 与 HuggingFace 的集成完成。

总之，vLLM 从 HuggingFace 模型中心或本地目录读取配置文件 config.json、分词器和模型权重。它使用的配置类来自 vLLM、HuggingFace transformers，或者从模型仓库加载配置类。