An open platform for training, serving, and evaluating large language models. Release repo for Vicuna and Chatbot Arena. - FastChat/fastchat/serve/vllm_worker.py at ed6735d84a198325e1f6a155976987bc75e1f14a · lm-sys/FastChat
默认为 fastchat.serve.vllm_worker.VLLMModel。 --tokenizer TOKENIZER:指定要使用的分词器类型。默认为 huggingface。 --revision REVISION:指定加载的模型版本号。默认为 None,表示加载最新版本。 --tokenizer-revision TOKENIZER_REVISION:指定加载的分词器版本号。默认为 None,表示加载最新版本。 --tokenizer-mode ...
可以结合FastChat和vLLM搭建一个网页Demo或者类OpenAI API服务器,首先启动一个controller: python -m fastchat.serve.controller 然后启动vllm_worker发布模型。如下给出单卡推理的示例,运行如下命令: 千问模型示例: #以qwen-1.8B为例,在A10运行 python -m fastchat.serve.vllm_worker --model-path qwen/Qwen-1...
python3 -m fastchat.serve.controller Model Worker是大模型服务实例,它在启动时向Controller注册 # 默认端口21002 python3 -m fastchat.serve.vllm_worker --model-path /path/to/model OpenAI API提供OpenAI兼容的API服务,接受请求后,先向Controller获取Model Worker地址,再向Model Worker实例发送请求,最后返回Open...
--limit-worker-concurrency:限制工作进程并发性的数量。 --stream-interval:指定流间隔。 --no-register:不注册模型。 --seed:指定随机种子。 --debug:启用调试模式。 --ssl:启用SSL。 第二步:替代方案VLLM 在单张卡上 python -m fastchat.serve.vllm_worker --model-path $model_path --trust-remote-cod...
可以结合FastChat和vLLM搭建一个网页Demo或者类OpenAI API服务器,首先启动一个controller: python -m fastchat.serve.controller 然后启动vllm_worker发布模型。如下给出单卡推理的示例,运行如下命令: 千问模型示例: #以qwen-1.8B为例,在A10运行python -m fastchat.serve.vllm_worker --model-path qwen/Qwen-1...
通过FastChat 和 vLLM,开发者可以快速加载魔搭的模型进行推理。可以使用 FastChat 发布 model worker (s),并通过命令行客户端或网页端 WebUI 进行问答。还可以结合 FastChat 和 vLLM 搭建一个网页 Demo 或者类 OpenAI API 服务器。 FastChat开源链接: ...
运行vLLM Worker Qwen-1_8B-Chat python-mfastchat.serve.vllm_worker\--model-pathQwen/Qwen-1_8B-Chat\--model-namesgpt-3.5-turbo –tensor-parallel-size 设置使用的 GPU 数量(默认为 1), –dtype bfloat16 ValueError: Bfloat16 is only supported on GPUs with compute capability of at least 8.0...
按照fastchat的部署方式 ` python -m fastchat.serve.controller python -m fastchat.serve.vllm_worker --model-path .cache/modelscope/hub/qwen/Qwen1.5-72B-Chat/ --trust-remote-code --tensor-parallel-size 8 --gpu-memory-utilization 0.98 --dtype bfloat16 --model-names qwen-1.5_nat_agi_72b_...
推理时的Q是单token tensor,但K和V都是包含了所有历史token tensor的长序列,因此KV是可以使用前序计算的中间结果的,这部分的缓存就是KVCache,其显存占用非常巨大。 2. VLLM框架 网址:https://github.com/vllm-project/vllm vLLM是一个开源的大模型推理加速框架,通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量...