vllm部署llama3

### 使用 vLLM 部署 Llama3 模型

为了使用 vLLM 部署 Llama3 模型，可以参考基于 TorchServe 的 vLLM Docker 镜像部署方法[^2]。此过程涉及几个关键步骤：

#### 准备环境
确保安装并配置好 Docker 和 NVIDIA 容器运行时（nvidia-container-runtime），以便支持 GPU 加速。

#### 获取预构建的 Docker 镜像
通过拉取官方提供的包含 vLLM 及其依赖项的 Docker 镜像来简化设置流程：

docker pull registry.example.com/vllm-llama:latest

#### 启动容器服务
启动带有适当资源分配和服务端口映射的容器实例：

docker run -it --gpus all \
    -p 8080:8080 \
    -p 8081:8081 \
    -e MODEL_NAME=Llama-3.1-70B-Instruct \
    -v /path/to/model:/models/Llama-3.1-70B-Instruct \
    registry.example.com/vllm-llama:latest

上述命令中的 `-e MODEL_NAME` 参数指定了要加载的具体模型名称；而 `-v` 则用于挂载本地存储路径至容器内部，方便访问外部保存的大规模语言模型权重文件。

#### 测试 API 接口
一旦服务器成功启动，在浏览器地址栏输入 `http://localhost:8080/ping` 或者发送 HTTP 请求验证服务状态是否正常工作。对于更复杂的交互需求，则可以通过 POST 方法向 `/predictions/{model_name}` 发送 JSON 格式的推理请求数据包来进行预测操作。

针对特定硬件条件下的优化建议可参见其他资料中提到的内容，比如当处理超大规模参数量级如 Llama 3.1 405B 这样的情况时需要注意 VRAM 资源规划等问题[^3]。