litellm 接本地vllm模型

### 将 Litellm 集成到本地 VLLM 模型中的指南 Litellm 是一种轻量级工具，用于简化与多个大语言模型（LLMs）的交互过程。VLLM 则是一个高效的开源库，支持在单机或多 GPU 上运行大规模语言模型推理。为了实现两者的集成，可以从以下几个方面入手： #### 1. 安装依赖项 确保安装了必要的 Python 库以支持 Litellm 和 VLLM 的功能。可以通过以下命令完成基础环境配置： ```bash pip install litellm vllm flask torch transformers ``` 上述命令会安装 `litellm`、`vllm` 及其所需的其他依赖项[^2]。 #### 2. 启动本地 VLLM 推理服务 VLLM 支持通过 REST API 或 gRPC 提供模型推理接口。以下是启动基于 Flask 的简单 HTTP 服务器的一个例子： ```python from vllm import LLM, SamplingParams def create_vllm_server(): llm = LLM(model="meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf") # 替换为你想要加载的模型路径或名称 sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95) from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route("/generate", methods=["POST"]) def generate(): data = request.json prompts = data.get("prompts", []) outputs = llm.generate(prompts=prompts, sampling_params=sampling_params) results = [output.outputs[0].text for output in outputs] return jsonify({"results": results}) return app if __name__ == "__main__": app = create_vllm_server() app.run(host="0.0.0.0", port=8000) ``` 此脚本创建了一个简单的 Web 服务，在 `/generate` 路径上接受 POST 请求并返回生成的结果。 #### 3. 使用 Litellm 连接至本地 VLLM 实例 Litellm 提供了一种统一的方式来调用不同的 LLMs。要连接到本地部署的 VLLM 模型实例，可以按照如下方式设置自定义适配器： ```python import requests from litellm import completion class LocalVLLMAdapter: def __init__(self, url="http://localhost:8000/generate"): self.url = url def complete(self, prompt, **kwargs): response = requests.post( self.url, json={"prompts": [prompt]}, ) result = response.json().get("results")[0] return {"choices": [{"text": result}]} local_vllm_adapter = LocalVLLMAdapter() response = local_vllm_adapter.complete(prompt="Once upon a time") print(response["choices"][0]["text"]) # 输出生成的内容 ``` 在此代码片段中，我们实现了对本地 VLLM 服务的支持，并将其封装为兼容 Litellm 的形式[^1]。 #### 4. 多 GPU 加速与分布式训练 如果计划扩展到多 GPU 场景下运行更大规模的语言模型，则需考虑使用 NCCL 等通信原语优化性能。PyTorch 已内置支持 NCCL 作为 `torch.distributed` 的后端之一，能够显著提升跨设备数据同步效率。 --- ### 总结 以上介绍了如何将 Litellm 无缝对接到本地部署的 VLLM 模型环境中，涵盖了从环境搭建到实际应用开发全流程的技术要点。希望对你有所帮助！