运行例子

在介绍vLLM之前还是老规矩，先看结果，由于我这次用的是云端沙盒环境无法直接代理出来域名，所以就采用直接和模型问答的方式：

# pip install vllm
import logging
from vllm import LLM, SamplingParams
# Load the model
llm = LLM(
model="facebook/opt-1.3b", tensor_parallel_size=1, trust_remote_code=True
)
prompt = "How are you"
params = SamplingParams(max_tokens=64, temperature=0.7)
# Run inference
outputs = llm.generate([prompt], params)
# Print result
for o in outputs:
print(f"User: {prompt}")
print(f"Assistant: {o.outputs[0].text.strip()}")

代码一共分为了4个部分：

运行结果：

运行完成后，看到模型针对我的问题 How are you，进行了回答 I’m good. What about you?

vLLM是什么

可以看到一共有4部分，总结成一句话就是 vLLM 就像大模型的发动机，可以帮助大模型快速部署上线并且高效、稳定地运行。

核心优势

核心优势还是在LLM的快速部署和推理加速方面。

未来发展

往后看，vLLM 的发展空间也大，以后能把推理速度提得更高、更省资源，还可能继续完善对图片、音频这类多模态内容的支持；而且不只是现在的聊天、问答场景，未来在看病、教学、工厂生产等等领域，都可以用它让大模型落地的更简单，以辅助行业发展。

如何学习AI大模型？

如果你对AI大模型入门感兴趣，那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利：入门进阶全套104G学习资源包免费分享！

这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

100套AI大模型商业化落地方案

大模型全套视频教程

200本大模型PDF书籍

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

LLM面试题合集

大模型产品经理资源合集

大模型项目实战合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓