はじめに
MiniCPM-o 2.6 は、OpenBMB が提供する高性能な言語モデルの一つです。本記事では、vLLM を使用して MiniCPM-o 2.6 を効率的にデプロイする方法を紹介します。vLLM は、大規模言語モデルの推論を高速化するためのライブラリで、特に GPU リソースを効率的に活用することができます。
前提条件
- CUDA がインストールされた Linux 環境
- Python 3.11
- conda または pyenv などの Python 環境管理ツール
手順
1. 仮想環境の作成
まず、Python 3.11 の仮想環境を作成し、アクティベートします。
conda create -n vllm_openbmb python=3.11 -y
conda activate vllm_openbmb
2. コードのクローン
vLLM のリポジトリをクローンし、MiniCPM-o 2.6 用のブランチに切り替えます。
git clone https://github.com/OpenBMB/vllm.git
cd vllm
git checkout minicpmo
3. vLLM のインストール
クローンしたリポジトリから vLLM をインストールします。事前コンパイルされたバイナリを使用するために、環境変数 VLLM_USE_PRECOMPILED を設定します。
VLLM_USE_PRECOMPILED=1 pip install --editable .
4. Flash-Attn のインストール
Flash-Attn は、Transformer モデルの注意力メカニズムを高速化するためのライブラリです。以下のコマンドでインストールします。
pip install flash-attn --no-build-isolation
5. MiniCPM-o 2.6 の起動
vLLM を使用して MiniCPM-o 2.6 を起動します。以下のコマンドでは、4つの GPU を使用し、ポート 8000 でサーバーを起動します。
CUDA_VISIBLE_DEVICES=3,1,0,2 \
VLLM_WORKER_MULTIPROC_METHOD=spawn \
vllm serve openbmb/MiniCPM-o-2_6 --trust-remote-code --served-model-name gpt-4 --gpu-memory-utilization 0.98 --tensor-parallel-size 4 --port 8000 --api-key sk-123456
6. Chatbox クライアントでのテスト
最後に、Chatbox クライアントを使用して、デプロイした MiniCPM-o 2.6 にアクセスし、テストを行います。
参考資料
おわりに
以上が、vLLM を使用して MiniCPM-o 2.6 をデプロイする手順です。vLLM を活用することで、大規模言語モデルの推論を高速化し、リソースを効率的に利用することができます。ぜひ、実際に試してみてください。
免責事項: 本記事の内容は、執筆時点の情報に基づいています。最新の情報については、各公式ドキュメントやリポジトリを参照してください。