我在用单卡4090和vLLM推理Qwen1.5-7B-Chat时,即使我把gpu_memory_utilization参数设置为1,它还是显示Valu…显示全部 关注者137 被浏览40,710 关注问题写回答 邀请回答 好问题 8 添加评论 分享 17 个回答 默认排序Vincent Zhu C++,AI框架 关注 162
gpu_memory_utilization, # 用于执行模型推理的显存比例,是个浮点数,如0.9等 cpu_swap_space=self.cache_config.swap_space_bytes, # CPU 的交换空间大小,单位为字节 cache_dtype=self.cache_config.cache_dtype, # KV Cache 的数据类型,如float16、float32等 )) if self.cache_config.forced_num_gpu_blocks...
memory-utilization 0.4 \ --download-dir=/workspace/.cache/huggingface/hub &>> logs.vllm_server.sqlcoder2.txt port=5002 tokens=4096 docker run -d \ --runtime=nvidia \ --gpus '"device=1"' \ --shm-size=10.24gb \ -p $port:$port \ --entrypoint /h2ogpt_conda/vllm_env/bin/python...
max_seq_length = max_seq_length, load_in_4bit = True, fast_inference = True, max_lora_rank = lora_rank, gpu_memory_utilization = 0.6, float8_kv_cache = True, )如果想在vLLM中使用
"vllm serve /model/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B --port 8080 --trust-remote-code --served-model-name deepseek-r1 --max-model-len 32768 --gpu-memory-utilization 0.95 --enforce-eager --dtype=half" 预期输出: WARNING: Kubernetes configuration file is group-readable. This is insecure. Location...
--data=llm-model:/model/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B \ "vllm serve /model/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B --port 8000 --trust-remote-code --served-model-name deepseek-r1 --max-model-len 32768 --gpu-memory-utilization 0.95 --enforce-eager" ...
值得注意的是,VLLM会默认将显卡的全部显存预先申请以提高缓存大小和推理速度,用户可以通过参数gpu_memory_utilization控制缓存大小。 首先安装VLLM: pip install vllm 1. import os os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE'] = 'True' from vllm import LLM, SamplingParams ...
model,tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(model_name="meta-llama/meta-Llama-3.1-8B-Instruct",max_seq_length=max_seq_length,load_in_4bit=True,fast_inference=True,max_lora_rank=lora_rank,gpu_memory_utilization=0.6,float8_kv_cache=True,) ...
_dir=saver_dir,tensor_parallel_size=num_gpus,gpu_memory_utilization=0.70)# Delete the llm object and free the memorydestroy_model_parallel()delllmgc.collect()torch.cuda.empty_cache()torch.distributed.destroy_process_group()print("Successfully delete the llm pipeline and free the GPU memory!")...
为了评估 LLM 训练时的效率,业界通常会使用Model FLOPS Utilization(MFU)和Hardware FLOPS Utilization(HFU)两个关键指标来评估模型的 Forward 和 Backward 过程中(包括任何的网络同步开销和 DataLoader IO)硬件的利用率。 MFU= 预估 FLOPS/硬件理论 FLOPS。其中,预估 FLOPS 就是模型训练时理论需要的计算量,并不包括各...