关于vLLM推理加速，可以参考之前的帖子：vLLM加速组件XFormers与FlashAttention的区别

在使用 vLLM 进行模型推理时，即使你不显式调用 tokenizer，vLLM 也会自动处理 tokenization。vLLM 内部会使用模型对应的 tokenizer 来对输入文本进行 tokenization。以下是一些关键点和示例代码，帮助你理解这一过程。

关键点

1. 自动 Tokenization：vLLM 会在内部自动调用 tokenizer 对输入文本进行 tokenization。
2. 输入格式：你可以直接传递字符串作为输入，vLLM 会处理其余部分。
3. 生成参数：你可以设置生成参数来控制生成过程。

示例代码

以下是一个完整的示例，展示了如何使用 vLLM 进行模型推理，而不显式调用 tokenizer：

from vllm import LLM, SamplingParams

# 模型名称或路径
model_name_or_path = 'model_name'

# 设置采样参数
sampling_params = SamplingParams(
    temperature=0.7,
    top_k=50,
    top_p=0.95,
    max_tokens=50
)

# 加载预训练的模型
model = LLM(model=model_name_or_path)

# 输入文本
input_text = "Hello, how are you?"

# 将输入文本传递给模型
outputs = model.generate([input_text], sampling_params=sampling_params)

# 解码生成的输出
for output in outputs:
    generated_text = output.outputs[0].text
    print("Generated Text:", generated_text)

详细解释

1. 加载模型：

   model = LLM(model=model_name_or_path)
   

   这一步加载了预训练的模型，并且 vLLM 会自动加载对应的 tokenizer。

2. 设置采样参数：

   sampling_params = SamplingParams(
       temperature=0.7,
       top_k=50,
       top_p=0.95,
       max_tokens=50
   )
   

   这些参数控制生成过程，例如温度、top-k 和 top-p 等。

3. 输入文本：

   input_text = "Hello, how are you?"
   

   这是你想要生成文本的输入。

4. 生成文本：

   outputs = model.generate([input_text], sampling_params=sampling_params)
   

   这一步将输入文本传递给模型，vLLM 会自动进行 tokenization 并生成文本。

5. 解码生成的输出：

   for output in outputs:
       generated_text = output.outputs[0].text
       print("Generated Text:", generated_text)
   

   这一步解码生成的 token_ids 并打印生成的文本。

调试建议

1. 打印生成的原始输出：

   for output in outputs:
       print("Raw Output:", output)
   

   这可以帮助你检查生成的原始输出，确保每一步都正确。

2. 检查生成的 token_ids：

   for output in outputs:
       token_ids = output.outputs[0].token_ids
       print("Token IDs:", token_ids)
   

   这可以帮助你确认生成的 token_ids 是否合理。

3. 确保模型和 tokenizer 匹配：
   确保你使用的模型和 tokenizer 是同一个预训练模型的。

示例调试

from vllm import LLM, SamplingParams

# 模型名称或路径
model_name_or_path = 'model_name'

# 设置采样参数
sampling_params = SamplingParams(
    temperature=0.7,
    top_k=50,
    top_p=0.95,
    max_tokens=50
)

# 加载预训练的模型
model = LLM(model=model_name_or_path)

# 输入文本
input_text = "Hello, how are you?"

# 将输入文本传递给模型
outputs = model.generate([input_text], sampling_params=sampling_params)

# 打印生成的原始输出
for output in outputs:
    print("Raw Output:", output)

# 解码生成的输出
for output in outputs:
    generated_text = output.outputs[0].text
    print("Generated Text:", generated_text)

    # 检查 token_ids
    token_ids = output.outputs[0].token_ids
    print("Token IDs:", token_ids)