遠隔モデル管理プログラム
効率的なリモートモデル管理を実現するには、以下のような方法がある：
- ダイレクトラン：HuggingFaceのモデルID（例：Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct）を直接指定してサービスを開始する。
- キャッシュの利用：HuggingFaceのローカルキャッシュを自動的に再利用する（デフォルトは~/.cache/huggingface/）。
- バージョン管理：モデルIDの後にブランチ番号やコミット番号（@mainなど）を追加することで、特定のバージョンをロックダウンすることができます。
- 自動発見：定期的にvllm-cli modelsを実行し、リモートモデルのリストを更新する。
- 切断：一度中断されたダウンロードを継続するには、コマンドを再実行します。
ベストプラクティスの推奨
- 本番環境では、ネットワークの変動を避けるため、モデルを展開する前にローカルにダウンロードすることをお勧めします。
- 環境変数HF_HOMEを使って、カスタム・キャッシュ・ディレクトリを指定することができる。
- 大きなモデル（>10GB）の場合は、-download-dirパラメータを追加してダウンロードパスを指定することをお勧めします。
- HF_ENDPOINT を設定することで、ネットワークが制限された環境でミラーソースのダウンロードを高速化できる。
この答えは記事から得たものである。vLLM CLI: vLLMで大規模言語モデルをデプロイするためのコマンドラインツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " HuggingFace Hubから直接リモートモデル展開の効率的な管理を実現するには？
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