dexblog.ro
Acces rapid: Învață AI Învață Programare Specificații Dispozitive Comparații
VLLM Toate comenzile vLLM & Infrastructură LLM

Clasa Python LLM în vLLM: Execuție Batch Offline de Înaltă Performanță în vLLM & Infrastructură LLM

Python SDK și Programare vLLM vLLM 0.6+ Q&A AI / Distribuie cod

Utilizarea directă a motorului vLLM în scripturi Python pentru prelucrarea la cald a miilor de texte fără overhead HTTP.

Sintaxă & invocare 
from vllm import LLM
llm = LLM(model='meta-llama/Meta-Llama-3-8B')

Clasa LLM oferă acces programatic la motorul intern vLLM, alocând automat cache-ul PagedAttention și optimizând procesarea paralelă a colecțiilor mari de date.

Exemplu complet de procesare

from vllm import LLM, SamplingParams

llm = LLM(model="meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct", tensor_parallel_size=1)
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.2, max_tokens=100)

prompturi = [
    "Explicați rețelele neurale convoluționale.",
    "Ce reprezintă mecanismul de atenție în Transformer?"
]

rezultate = llm.generate(prompturi, sampling_params)
for output in rezultate:
    print(output.outputs[0].text)

Atinge debite de sute de tokeni pe secundă pe un singur accelerator GPU.

Învață AI • Comunitate & Q&A

Întrebări & Exemple practice: Clasa Python LLM în vLLM: Execuție Batch Offline de Înaltă Performanță

Ai o întrebare despre Clasa Python LLM în vLLM: Execuție Batch Offline de Înaltă Performanță sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!

🤖

Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!

Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.

Comunitate AI Adaugă o întrebare sau distribuie un cod / prompt

Moderare & Siguranță:

Pentru a menține calitatea și securitatea informațiilor, fiecare întrebare sau fragment de cod/prompt este analizat (manual sau prin moderare asistată de AI) înainte de publicare.