在ModelScope中，中工可以使用VLLM來(lái)加速推理。具調加速

VLLM（Very Large Language Models）??是推理一個(gè)快速且易于使用的庫，它支持大模型的中工推理和服務(wù)，以下ヽ(′▽?zhuān)?ノ是具調加速VLLM加速推理的一些關(guān)鍵點(diǎn)：

VLLM加速推理的優(yōu)點(diǎn)

功能齊全：VLLM包含了許多最新的技術(shù)方法，如prefixcache、使用Ring Attention等，推理這些技術(shù)可以提高推理的中工效率和速度。

社區支持(◎_◎;)度高：有大量的具調加速開(kāi)發(fā)者參與討論，提供良好的使用( ?ヮ?)“售后服務(wù)”，有(you)助于解決使用過(guò)程中遇到的推理問(wèn)題。

支持框架廣泛：VLLM(′?_?`)支持主(′_ゝ`)流的中工HuggingFace模型，這意??味(╬?益?)著(zhù)用戶(hù)可以方便地使用多種模(′_｀)型??進(jìn)行推理。具??調加速

VLLM的使用安裝與使用

安裝簡(jiǎn)便：可以通過(guò)pip進(jìn)行安裝，支持多種操作系統和Python版本。

優(yōu)化性能：(′?｀*)VLLM使用了CUDA/HIP圖快速執行模型，以及量化??技術(shù)和KV緩存等方法來(lái)提高服務(wù)吞吐量。

：VLLM與流行的Huggin??gFace模型無(wú)縫集成，支持多種解碼算法和分布式推理的張量并行性支持。

實(shí)操注意事項

環(huán)境變量設置：默認情況下，VLLM會(huì )從HuggingFace下載模型，如果希望使用ModelScope中的模型，需要設置相應的環(huán)境變量。

顯存要求：使用VLLM可以減小加載的大模型權重占用的空間，從而節省顯存，這對于顯存較小的顯卡尤其重要。

VLLM可(ke)以作為ModelScope中工具調用的一個(gè)選項，以加(′_｀)速推理過(guò)程，用戶(hù)可以根據自己的需求和硬件條件選擇合適的模型和優(yōu)化技術(shù)，以提高推理效率。