ModelScope中，工具调用可以使用VLLM加速推理吗？

在ModelScope中，可以使用VLLM来加速推理。

VLLM（Very Large Language Models）是一个快速且易于使用的库，它支持大模型的推理和服务，以下是VLLM加速推理的一些关键点：

VLLM加速推理的优点

功能齐全：VLLM包含了许多最新的技术方法，如prefixcache、Ring Attention等，这些技术可以提高推理的效率和速度。

社区支持度高：有大量的开发者参与讨论，提供良好的“售后服务”，有助于解决使用过程中遇到的问题。

支持框架广泛：VLLM支持主流的HuggingFace模型，这意味着用户可以方便地使用多种模型进行推理。

VLLM的安装与使用

安装简便：可以通过pip进行安装，支持多种操作系统和Python版本。

优化性能：VLLM使用了CUDA/HIP图快速执行模型，以及量化技术和KV缓存等方法来提高服务吞吐量。

无缝集成：VLLM与流行的HuggingFace模型无缝集成，支持多种解码算法和分布式推理的张量并行性支持。

实操注意事项

环境变量设置：默认情况下，VLLM会从HuggingFace下载模型，如果希望使用ModelScope中的模型，需要设置相应的环境变量。

显存要求：使用VLLM可以减小加载的大模型权重占用的空间，从而节省显存，这对于显存较小的显卡尤其重要。

VLLM可以作为ModelScope中工具调用的一个选项，以加速推理过程，用户可以根据自己的需求和硬件条件选择合适的模型和优化技术，以提高推理效率。