理想情况下,kv cache全部存储于显存,以加快访存速度。 模型在运行时,占用的显存可大致分为三部分:模型参数本身占用的显存、kv cache占用的显存,以及中间运算结果占用的显存。LMDeploy的kv cache管理器可以通过设置--cache-max-entry-count参数,控制kv缓存占用剩余显存的最大比例。默认的比例为0.8, 模型部署时资源占用...
lmdeploy chat /root/models/internlm2_5-7b-chat --cache-max-entry-count 0.4 2.2.2 设置在线 kv cache int4/int8 量化 自v0.4.0 起,LMDeploy 支持在线 kv cache int4/int8 量化,量化方式为 per-head per-token 的非对称量化。此外,通过 LMDeploy 应用 kv 量化非常简单,只需要设定 quant_policy 和...
输入以下指令,让我们同时启用量化后的模型、设定kv cache占用和kv cache int4量化。 lmdeploy serve api_server \ /root/models/internlm2_5-1_8b-chat-w4a16-4bit/ \ --model-format awq \ --quant-policy 4 \ --cache-max-entry-count 0.4\ --server-name 0.0.0.0 \ --server-port 23333 \ --...
lmdeploy chat/root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct_4bit--model-format awq 为了更加明显体会到 W4A16 的作用,我们将 KV Cache 比例再次调为 0.01,查看显存占用情况。 lmdeploy chat/root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct_4bit--model-format awq--cache-max-entry-count0.01 可以看到,显存占用变为 1617...
--cache-max-entry-count 0.4\ --server-name 0.0.0.0 \ --server-port 23333 \ --tp 1 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 这个模型比较笨,还不容易调用到tool 换成internlm2_5-7b-chat 后 容易在调用乘法的时候报错 Traceback (most recent call last): ...
rotary_embedding=128rope_theta=10000.0size_per_head=128group_size=0max_batch_size=64max_context_token_num=1step_length=1cache_max_entry_count=0.5cache_block_seq_len=128cache_chunk_size=1use_context_fmha=1quant_policy=0max_position_embeddings=2048rope_scaling_factor=...
给pytorch添加一个加载精度的参数,类似:vllm 的 dtype = [--dtype {auto,half,float16,bfloat16,float,float32}] ,让用户可以主动根据硬件能力选择 加载/推理 精度。 命令 lmdeploy serve api_server Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat --server-port 23333 --cache-max-entry-count 0.5 错误 2024-04-06 01:12:...
lmdeploy serve api_server ./internlm2-chat-7b-lmdeploy --server-name 0.0.0.0 --server-port 6002 --tp 2 --cache-max-entry-count 0.2 --rope-scaling-factor 0.2 --session-len 32000 报错: Failed, NCCL error /lmdeploy/src/turbomind/utils/nccl_utils.cc:296 'unhandled cuda error (run wit...
tensor_para_size = 1 session_len = 2056 max_batch_size = 64 max_context_token_num = 1 step_length = 1 cache_max_entry_count = 0.5 cache_block_seq_len = 128 cache_chunk_size = 1 use_context_fmha = 1 quant_policy = 0 max_position_embeddings = 2048 rope_scaling_factor = 0.0 ...
=2session_len=2056weight_type= fp16rotary_embedding=128rope_theta=10000.0size_per_head=128group_size=0max_batch_size=64max_context_token_num=1step_length=1cache_max_entry_count=0.5cache_block_seq_len=128cache_chunk_size=1use_context_fmha=1quant_policy=0max_position_embeddings=2048rope_...