Worker.model：根据vLLM代码，这里写成model_runner会更合适一些。它负责加载模型，并执行推理。PagedAttention的相关逻辑，就维护这个实例关联的代码下。三、加载模型与预分配显存 现在你已经从代码层面知道vLLM的整体架构了，你是不是迫不及待想看看：当一条请求过来时，整个vLLM是怎么运作的呢？现在
color:#aa0d91">True， enforce_eager = True ）llm_engine = AsyncLLMEngine.from_engine_args（model_args）在引擎参数中，指定作为助手model时要使用的主模型。speculative_model由于 70B 型号占用约 140 GB 的 VRAM，我决定使用四个 GPU（A100 80GB），因此tensor_parallel_size设置为 4。使用dtype=h...
self.model.device ) gen_tokens = self.model.generate( input_ids, temperature=0.9, max_length=200, ) return pd.DataFrame( self.tokenizer.batch_decode(gen_tokens), columns=["responses"] ) async def __call__(self, http_request: Request) -> str: json_request: str = await http_request.j...
sliding_window is not None and hasattr(config, "max_window_layers")): raise ValueError("Sliding window for some but all layers is not " "supported. This model uses sliding window " "but `max_window_layers` = %s is less than " "`num_hidden_layers` = %s. Please open an issue " "t...
llm=OpenAI(model_name="text-ada-001",n=2,best_of=2)# Here you can pass addtinal params e.g temperature,max_tokens etc.llm("Tell me a joke") 对于异步文本生成(仅对某些模型可用),可以使用以下代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
llm = OpenAI(model_name="text-ada-001", n=2, best_of=2) # Here you can pass addtinal params e.g temperature, max_tokens etc. llm("Tell me a joke") 对于异步文本生成(仅对某些模型可用),可以使用以下代码: await llm.agenerate(["Hello, how are you?"]) ...
--model=microsoft/Phi-3-vision-128k-instruct \ --tensor-parallel-size=1 \ --seed 1234 \ --trust-remote-code \ --max-model-len=131072 \ --max-num-batched-tokens 131072 \ --max-num-seqs=17 \ --max-log-len=100 \ --download-dir=$HOME/.cache/huggingface/hub &>> logs.vllm_serv...
随着大语言模型(Large Language Model, LLM)的不断涌现,越来越多的人开始关注其在各个领域中的应用。LLM 是一种能够生成高质量文本的人工智能技术,其基本思想是通过大量的语料库进行学习,从而掌握语言的规律和特点。在 LLM 的发展历程中,涌现出了许多优秀的模型,如 G
为了使不熟悉SQL语言的用户能够方便地从数据库中进行数据分析,PolarDB for AI推出了自研的基于大语言模型的自然语言到SQL语言转义(Large Language Model based Natural Language to SQL,简称LLM-based NL2SQL)AI模型,作为内置模型供您使用。与传统的NL2SQL方法相比,LLM-based NL2SQL模型在语言理解能力上更为强大,所生...
Model: 1 Model name: AMD EPYC 7543 32-Core Processor Stepping: 1 Frequency boost: enabled CPU MHz: 1500.000 CPU max MHz: 3737.8899 CPU min MHz: 1500.0000 BogoMIPS: 5599.97 Virtualization: AMD-V L1d cache: 2 MiB L1i cache: 2 MiB ...