傻瓜式建个人网站,春节期间西安有什么好玩的,百度登录页面,汕头第一网告别单身本文基于实战经验#xff0c;提供从环境准备到性能调优的全流程避坑指南。
一、环境准备#xff1a;驱动与硬件兼容性
1. NVIDIA 驱动与 CUDA 版本对齐
确保NVIDIA驱动和CUDA版本相互匹配是关键。例如#xff0c;CUDA 12.x需要至少525.60的驱动版本。
# 使用 nvidia-smi…
本文基于实战经验提供从环境准备到性能调优的全流程避坑指南。
一、环境准备驱动与硬件兼容性
1. NVIDIA 驱动与 CUDA 版本对齐
确保NVIDIA驱动和CUDA版本相互匹配是关键。例如CUDA 12.x需要至少525.60的驱动版本。
# 使用 nvidia-smi 查看驱动状态
nvidia-smi
# 确认 CUDA 版本是否与 PyTorch 安装版本一致
nvcc --version2. 物理设备识别与资源竞争
多GPU环境下通过设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 来指定使用的GPU以避免资源争抢。
export CUDA_VISIBLE_DEVICES0,1 # 仅使用 GPU 0 和 1二、依赖安装PyTorch 与 vLLM 版本管理
1. PyTorch 版本选择
为了确保PyTorch能够正确调用GPU需选择与CUDA版本相匹配的PyTorch版本。
pip install torch2.1.2 torchvision0.16.2 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu1212. vLLM 安装与更新
建议从源码编译安装以启用最新优化功能。
git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git
cd vllm pip install -e . # 开发模式安装三、模型部署配置与启动
1. 模型加载参数优化
为防止显存不足(OOM)特别是在处理长文本时应调整相关参数。
python -m vllm.entrypoints.api_server \--model deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base \--tensor-parallel-size 2 \ # 多卡并行--gpu-memory-utilization 0.9 \ # 显存利用率上限--max-num-batched-tokens 4096 # 批处理 token 数2. API 服务端口冲突
为了避免默认端口被占用的问题可以指定一个未使用的端口号。
python -m vllm.entrypoints.api_server --port 8001
curl http://localhost:8001/v1/models # 测试连通性四、性能调优吞吐量与延迟平衡
1. 连续批处理Continuous Batching
启用动态批处理机制可以提高GPU利用率。
from vllm import SamplingParams
sampling_params SamplingParams(max_tokens512, batch_typeauto)2. 量化与显存压缩
利用AWQ/GPTQ技术进行模型量化减少显存需求。
python -m vllm.entrypoints.api_server \--model deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base-awq \--quantization awq \--dtype half五、常见错误与排查
对于常见的错误如CUDA Out of Memory或模型加载失败提供详细的排查步骤和解决方案。
六、监控与日志
使用 nvidia-smi 实时监控GPU利用率并分析vLLM的日志文件来定位潜在问题。
vllm链接https://vllm.hyper.ai/docs/getting-started/installation/ deepseek 开源链接https://www.modelscope.cn/docs/models/download
