项目介绍：RayLLM
项目背景
RayLLM项目旨在简化大语言模型（LLMs）的部署，在Ray Serve的基础上更轻松地设置和管理这些模型。Ray Serve是一个强大的工具，但其使用和配置过程可能对新人而言比较复杂。RayLLM的出现提供了一个简捷高效的解决方案。然而，随着vLLM在易用性方面取得显著进步，RayLLM项目正在被归档，Ray团队将在其官方文档中提供新的部署示例，以简化社区成员的学习过程。
项目特点
RayLLM是一个基于Ray Serve构建的服务解决方案，具备以下特点：
- 预配置LLM套件：一个开放源码的LLM套件，默认配置开箱即可使用。
- 模型支持范围广：支持所有托管在Hugging Face Hub或本地的Transformer模型。
- 简化模型部署和添加：通过易于使用的配置文件，可以迅速部署多个LLM，或添加新的LLM。
- 自动扩展支持：独特的自动扩展，包括按需缩减到零以节省资源。
- 多GPU及多节点部署：具备全面的多GPU和多节点模型部署支持。
- 高性能功能：支持连续批处理、量化和流式处理，以提高推理效率。
- REST API：提供与OpenAI相似的REST API，便于迁移和交叉测试。
- 多后端支持：开箱即用地支持vLLM和TensorRT-LLM等多个LLM后端。
部署指南
RayLLM可以在多个环境中部署，包括本地环境、Ray集群或Kubernetes集群。
本地部署
建议使用官方的Docker镜像来运行RayLLM，以确保依赖的完整性和运行的顺利性。用户只需执行一行Docker命令即可在本地启动RayLLM。
Ray集群部署
RayLLM基于Ray Serve，因此可以在Ray集群上部署。用户需要提供自己的AWS凭证以及可能的自定义配置来创建和连接Ray集群，然后即可在集群中运行模型。
Kubernetes部署
对于使用Kubernetes的用户，可以参考KubeRay的部署文档来实现。
模型查询
一旦模型部署完毕，用户可以通过安装客户端来查询后台的模型。可以使用curl命令、Python requests库，甚至OpenAI SDK来与部署的LLM进行交互。
RayLLM参考
RayLLM提供了详细的命令行接口（CLI）来管理和查看已部署的LLM状态，包括启动新模型、获取当前状态等。在模型注册表中，用户可以轻松添加新模型，只需配置两份YAML文件即可。
常见问题解答
RayLLM项目提供了一些常见问题的解答，如如何添加新模型、同时部署多个模型、跨节点进行模型部署等，也包括一些调试指引。用户还可以从Ray Dashboard获取更多信息以帮助调试部署问题。
社区帮助和贡献
RayLLM欢迎社区的帮助和贡献。用户可以通过Slack、Discuss论坛获取帮助，或在GitHub上提交bug或功能请求。另外，项目也欢迎各类贡献，不论是新评估器的添加还是新模型的集成。项目采用了pre-commit钩子来保证代码格式，需要执行相应命令来确保提交前代码已被正确格式化。
通过以上描述，RayLLM项目为开发者和研究者提供了一种方便高效的LLM部署和管理工具，降低了大规模LLM服务的技术门槛。
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