vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。
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*在线运行 vLLM 入门教程：零基础分步指南
源码 examples/offline_inference/rlhf_utils.py
import torch def stateless_init_process_group(master_address, master_port, rank, world_size, device): """ vLLM 提供 `StatelessProcessGroup` 来创建进程组， 无需考虑 torch.distributed 中的全局进程组。 建议先创建 `StatelessProcessGroup`，然后初始化 外部（训练进程）与 vLLM 工作进程之间的数据平面通信（NCCL）。 """ from vllm.distributed.device_communicators.pynccl import PyNcclCommunicator from vllm.distributed.utils import StatelessProcessGroup pg = StatelessProcessGroup.create(host=master_address, port=master_port, rank=rank, world_size=world_size) pynccl = PyNcclCommunicator(pg, device=device) return pynccl class WorkerExtension: """ vLLM 工作进程的基类。 通过定义扩展类，无论底层工作进程类是什么，代码都能正常工作。 这种方式使代码能同时兼容 vLLM V0 和 V1。 注意：我们在单独模块中定义此类，主模块应将完整限定名 作为 `worker_extension_cls` 参数传递。 """ def init_weight_update_group(self, master_address, master_port, rank_offset, world_size): from vllm.distributed.parallel_state import get_world_group rank = get_world_group().rank + rank_offset self.model_update_group = stateless_init_process_group( master_address, master_port, rank, world_size, self.device, ) def update_weight(self, name, dtype, shape): weight = torch.empty(shape, dtype=dtype, device="cuda") self.model_update_group.broadcast(weight, src=0, stream=torch.cuda.current_stream()) self.model_runner.model.load_weights(weights=[(name, weight)]) del weight def check_weights_changed(self): """ Check if the weights are updated to 0. """ """ 检查权重是否已更新为 0。 """ weights_updated = True for name, p in self.model_runner.model.named_parameters(): weights_updated = weights_updated and torch.allclose( p, torch.zeros_like(p)) return weights_updated class ColocateWorkerExtension: """ vLLM 工作进程在协同部署场景下的基类。 通过定义扩展类，无论底层工作进程类是什么，代码都能正常工作。 这种方式使代码能同时兼容 vLLM V0 和 V1。 注意：我们在单独模块中定义此类，主模块应将完整限定名 作为 `worker_extension_cls` 参数传递。 """ def report_device_id(self) -> str: from vllm.platforms import current_platform self.device_uuid = current_platform.get_device_uuid(self.device.index) return self.device_uuid def update_weights_from_ipc_handles(self, ipc_handles): handles = ipc_handles[self.device_uuid] device_id = self.device.index weights = [] for name, handle in handles.items(): func, args = handle list_args = list(args) # the key is to change device id to the current device id # in case two processes have different CUDA_VISIBLE_DEVICES # 关键是将设备 ID 改为当前设备 ID， # 以防两个进程有不同的 CUDA_VISIBLE_DEVICES list_args[6] = device_id tensor = func(*list_args) weights.append((name, tensor)) self.model_runner.model.load_weights(weights=weights) torch.cuda.synchronize() def check_weights_changed(self): """ 检查权重是否已更新为0。 """ weights_updated = True for name, p in self.model_runner.model.named_parameters(): weights_updated = weights_updated and torch.allclose( p, torch.zeros_like(p)) return weights_updated
