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LoRA 适配器

*在线运行 vLLM 入门教程:零基础分步指南

本文档向您展示如何在基本模型上将 LoRA 适配器与 vLLM 结合使用。

LoRA 适配器可与任何实现 SupportsLoRA 的 vLLM 模型一起使用。

适配器能以最小的开销根据每个请求有效地服务。首先,我们下载适配器并将其保存在本地:

from huggingface_hub import snapshot_download


sql_lora_path = snapshot_download(repo_id="yard1/llama-2-7b-sql-lora-test")

然后我们实例化基础模型并传入 enable_lora=True 标志:

from vllm import LLM, SamplingParams
from vllm.lora.request import LoRARequest


llm = LLM(model="meta-llama/Llama-2-7b-hf", enable_lora=True)

我们现在可以提交提示并使用 lora_request 参数调用 llm.generate 。 LoRARequest 的第一个参数是人类可识别的名称,第二个参数是适配器的全局唯一 ID,第三个参数是 LoRA 适配器的路径。

sampling_params = SamplingParams(
temperature=0,
max_tokens=256,
stop=["[/assistant]"]
)


prompts = [
"[user] Write a SQL query to answer the question based on the table schema.\n\n context: CREATE TABLE table_name_74 (icao VARCHAR, airport VARCHAR)\n\n question: Name the ICAO for lilongwe international airport [/user] [assistant]",
"[user] Write a SQL query to answer the question based on the table schema.\n\n context: CREATE TABLE table_name_11 (nationality VARCHAR, elector VARCHAR)\n\n question: When Anchero Pantaleone was the elector what is under nationality? [/user] [assistant]",
]


outputs = llm.generate(
prompts,
sampling_params,
lora_request=LoRARequest("sql_adapter", 1, sql_lora_path)
)

查看 examples/multilora_inference.py,了解如何将 LoRA 适配器与异步引擎结合使用以及如何使用更高级的配置选项。

LoRA 适配器服务

LoRA 适配模型也可以通过 Open-AI 兼容的 vLLM 服务器提供服务。为此,我们在启动服务器时使用 --lora-modules {name}={path} {name}={path} 来指定每个 LoRA 模块:

vllm serve meta-llama/Llama-2-7b-hf \
--enable-lora \
--lora-modules sql-lora=$HOME/.cache/huggingface/hub/models--yard1--llama-2-7b-sql-lora-test/snapshots/0dfa347e8877a4d4ed19ee56c140fa518470028c/

提交 ID 0dfa347e8877a4d4ed19ee56c140fa518470028c可能会随着时间的推移而改变。请检查您环境中的最新提交 ID,以确保您使用的是正确的提交 ID。

服务器入口点接受所有其他 LoRA 配置参数 (max_lorasmax_lora_rankmax_cpu_loras 等),这些参数将应用于所有即将到来的请求。查询 /models 端点后,我们应该会看到 LoRA 及其基本模型:

curl localhost:8000/v1/models | jq .
{
"object": "list",
"data": [
{
"id": "meta-llama/Llama-2-7b-hf",
"object": "model",
...
},
{
"id": "sql-lora",
"object": "model",
...
}
]
}

请求可以通过 model 请求参数指定 LoRA 适配器,就与任何其他模型一样。这些请求将根据服务器范围的 LoRA 配置进行处理 (即与基础模型请求并行处理,并且如果提供了其他 LoRA 适配器请求且 max_loras 设置得足够高,也可能与其他 LoRA 适配器请求并行处理)。

以下是一个请求示例:

curl http://localhost:8000/v1/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "sql-lora",
"prompt": "San Francisco is a",
"max_tokens": 7,
"temperature": 0
}' | jq

动态加载和卸载 LoRA 适配器

除了在服务器启动时加载 LoRA 适配器外,vLLM 服务器现在还支持通过专用 API 端点在运行时动态加载和卸载 LoRA 适配器。这一功能在需要灵活切换模型时特别有用。

注意:在生产环境中启用此功能存在风险,因为用户可以参与模型适配器的管理。

要启用动态加载和卸载 LoRA 适配器,请确保环境变量 VLLM_ALLOW_RUNTIME_LORA_UPDATING 设置为 True。启用此选项后,API 服务器将记录一条警告,提示动态加载功能已激活。

export VLLM_ALLOW_RUNTIME_LORA_UPDATING=True

加载 LoRA 适配器:

要动态加载 LoRA 适配器,请向 /v1/load_lora_adapter 端点发送 POST 请求,并提供要加载的适配器的详细信息。请求负载应包括 LoRA 适配器的名称和路径。

加载 LoRA 适配器的示例请求:

curl -X POST http://localhost:8000/v1/load_lora_adapter \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"lora_name": "sql_adapter",
"lora_path": "/path/to/sql-lora-adapter"
}'

如果请求成功,API 将返回 200 OK 状态码。如果发生错误(例如找不到或无法加载适配器),将返回相应的错误信息。

卸载 LoRA 适配器:

要卸载先前加载的 LoRA 适配器,请向 /v1/unload_lora_adapter 端点发送 POST 请求,并提供要卸载的适配器的名称或 ID。

卸载 LoRA 适配器的示例请求:

curl -X POST http://localhost:8000/v1/unload_lora_adapter \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"lora_name": "sql_adapter"
}'

--lora-modules 的新格式

在之前的版本中,用户通过以下格式提供 LoRA 模块,可以使用键值对或 JSON 格式。例如:

--lora-modules sql-lora=$HOME/.cache/huggingface/hub/models--yard1--llama-2-7b-sql-lora-test/snapshots/0dfa347e8877a4d4ed19ee56c140fa518470028c/

此格式只包含每个 LoRA 模块的 name 和 path,但无法指定 base_model_name。现在,你可以通过 JSON 格式同时指定 base_model_name、name和 path。例如:

--lora-modules '{"name": "sql-lora", "path": "/path/to/lora", "base_model_name": "meta-llama/Llama-2-7b"}'

为了向后兼容,你仍然可以使用旧的键值对格式(name=path),但在这种情况下 base_model_name 将保持未指定状态。

模型卡中的 LoRA 模型继承关系

新版的 –lora-modules 格式主要用于支持在模型卡中显示父模型信息。以下是你的当前响应如何支持此功能的说明:

  • LoRA 模型 sql-lora 的父字段现在链接到其基础模型 meta-llama/Llama-2-7b-hf。这正确反映了基础模型与 LoRA 适配器之间的层次关系。
  • root 字段指向 lora 适配器的构建位置。
curl http://localhost:8000/v1/models


{
"object": "list",
"data": [
{
"id": "meta-llama/Llama-2-7b-hf",
"object": "model",
"created": 1715644056,
"owned_by": "vllm",
"root": "~/.cache/huggingface/hub/models--meta-llama--Llama-2-7b-hf/snapshots/01c7f73d771dfac7d292323805ebc428287df4f9/",
"parent": null,
"permission": [
{
.....
}
]
},
{
"id": "sql-lora",
"object": "model",
"created": 1715644056,
"owned_by": "vllm",
"root": "~/.cache/huggingface/hub/models--yard1--llama-2-7b-sql-lora-test/snapshots/0dfa347e8877a4d4ed19ee56c140fa518470028c/",
"parent": meta-llama/Llama-2-7b-hf,
"permission": [
{
....
}
]
}
]
}