RagFlow vllm部署
时间: 2025-05-10 11:25:14 浏览: 60
### RagFlow 和 vLLM 部署方法
#### RagFlow 的部署
RagFlow 是一种用于构建检索增强生成 (RAG) 系统的框架,旨在通过优化数据库和模型组件来提升搜索系统的效率。为了成功部署 RagFlow,可以按照以下说明操作:
1. **安装依赖项**
开始之前,需确保环境中有 Python 以及必要的库支持。可以通过 `pip` 安装所需的包:
```bash
pip install ragflow
```
2. **配置数据源**
RagFlow 使用了一个可扩展的数据管道设计,允许开发者轻松集成不同的数据存储解决方案。例如,如果计划使用 Elasticsearch 或 Milvus 作为向量数据库,则需要先设置这些服务并将其连接到 RagFlow 中。
3. **加载预训练模型**
根据需求选择合适的重排序器(reranker)。例如,在某些场景下可能需要用到 BGE-Reranker 模型[^2]。此过程涉及下载指定名称的模型并通过命令行启动服务端口监听。
4. **运行应用实例**
当所有前置条件准备完毕后,即可初始化应用程序入口点文件,并调用相关 API 接口测试功能是否正常工作。
#### vLLM 的部署
对于 vLLM 而言,它是用来加速多模态任务推理的服务工具集。以下是具体实现步骤概述:
1. **硬件资源确认**
明确目标机器上的计算单元类型——CPU 还是 GPU?这决定了后续编译选项的选择方向[^3]。
2. **获取镜像或者源码克隆仓库地址**
如果是在云端服务器比如天翼云上执行的话,那么可以直接参照官方文档指南完成 ChatGLM-4-9b-chat 的本地化迁移流程[^4];如果是自行搭建,则建议从 GitHub 获取最新版本代码进行定制修改适配特定业务逻辑需求。
3. **调整参数以匹配实际状况**
- 对于大规模生产环境中使用的高性能集群而言,应该考虑引入分布式架构降低单节点负载压力;
- 同时也要注意针对不同类型的输入样本制定差异化的处理策略提高整体吞吐率表现水平。
```python
from vllm import LLM, SamplingParams
# 初始化大型语言模型对象
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)
llm = LLM(model="path/to/model", tensor_parallel_size=4)
# 提供待预测文本序列给模型做下一步推测运算
output = llm.generate(["你好"], sampling_params=sampling_params)
print(output[0].outputs[0].text)
```
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