跳到内容

生成式模型

vLLM 为生成式模型提供一流支持，涵盖了大多数大型语言模型 (LLMs)。

在 vLLM 中，生成式模型实现了 VllmModelForTextGeneration 接口。基于输入的最终隐藏状态，这些模型输出要生成的 token 的对数概率，然后这些概率通过 [Sampler][vllm.model_executor.layers.Sampler] 来获得最终文本。

对于生成式模型，唯一支持的 --task 选项是 "generate"。通常，这会自动推断，因此您无需指定。

离线推理

LLM 类提供了各种用于离线推理的方法。有关初始化模型时的选项列表，请参阅配置。

LLM.generate

generate 方法适用于 vLLM 中的所有生成式模型。它与 HF Transformers 中对应的功能类似，不同之处在于 tokenization 和 detokenization 也会自动执行。

from vllm import LLM

llm = LLM(model="facebook/opt-125m")
outputs = llm.generate("Hello, my name is")

for output in outputs:
    prompt = output.prompt
    generated_text = output.outputs[0].text
    print(f"Prompt: {prompt!r}, Generated text: {generated_text!r}")

您可以通过传递 SamplingParams 来可选地控制语言生成。例如，您可以通过设置 temperature=0 来使用贪婪采样

from vllm import LLM, SamplingParams

llm = LLM(model="facebook/opt-125m")
params = SamplingParams(temperature=0)
outputs = llm.generate("Hello, my name is", params)

for output in outputs:
    prompt = output.prompt
    generated_text = output.outputs[0].text
    print(f"Prompt: {prompt!r}, Generated text: {generated_text!r}")

重要

默认情况下，如果 huggingface 模型仓库中存在 generation_config.json，vLLM 将应用模型创建者推荐的采样参数。在大多数情况下，如果未指定 SamplingParams，这将默认为您提供最佳结果。

但是，如果更倾向于使用 vLLM 的默认采样参数，请在创建 LLM 实例时传递 generation_config="vllm"。

代码示例可以在这里找到： examples/offline_inference/basic/basic.py

beam_search 方法在 generate 的基础上实现了束搜索。例如，使用 5 条束搜索并最多输出 50 个 token

from vllm import LLM
from vllm.sampling_params import BeamSearchParams

llm = LLM(model="facebook/opt-125m")
params = BeamSearchParams(beam_width=5, max_tokens=50)
outputs = llm.beam_search([{"prompt": "Hello, my name is "}], params)

for output in outputs:
    generated_text = output.sequences[0].text
    print(f"Generated text: {generated_text!r}")

LLM.chat

chat 方法在 generate 的基础上实现了聊天功能。特别是，它接受类似于 OpenAI Chat Completions API 的输入，并自动应用模型的聊天模板来格式化提示。

重要

一般来说，只有经过指令微调的模型才拥有聊天模板。基础模型可能表现不佳，因为它们没有经过训练来响应聊天对话。

代码 
from vllm import LLM

llm = LLM(model="meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct")
conversation = [
    {
        "role": "system",
        "content": "You are a helpful assistant"
    },
    {
        "role": "user",
        "content": "Hello"
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": "Hello! How can I assist you today?"
    },
    {
        "role": "user",
        "content": "Write an essay about the importance of higher education.",
    },
]
outputs = llm.chat(conversation)

for output in outputs:
    prompt = output.prompt
    generated_text = output.outputs[0].text
    print(f"Prompt: {prompt!r}, Generated text: {generated_text!r}")

代码示例可以在这里找到： examples/offline_inference/basic/chat.py

如果模型没有聊天模板或您想指定另一个模板，您可以显式传递一个聊天模板

from vllm.entrypoints.chat_utils import load_chat_template

# You can find a list of existing chat templates under `examples/`
custom_template = load_chat_template(chat_template="<path_to_template>")
print("Loaded chat template:", custom_template)

outputs = llm.chat(conversation, chat_template=custom_template)

在线服务

我们的 OpenAI 兼容服务器提供了与离线 API 对应的端点