triton-vllm中的vllm版本比vllm原生版本低大概2、3个版本,实际测试吞吐大概比原生vllm低10%,且截止发稿时间,triton-vllm推理不一致问题还没有修复,而原生版本是在当前triton-vllm的下一个版本已经修复了。
model为模型权重位置,/work为容器内的工作目录;Qwen2.5-72B-Instruct按实际情况调整; tensor_parallel_size为使用的显卡数量 config.pbtxt内容为: backend: "vllm"# The usage of device is deferred to the vLLM engine instance_group[{ count:1kind: KIND_MODEL } ] 2、启动docker:在model_repository同级目录...
Triton不会做任何的调度处理,而是将请求全部打给vLLM,让vLLM根据PagedAttention和异步API自行处理请求,vLLM的调度策略更适配大语言模型decode场景的KV-Cache,提高GPU的利用率,因此在Triton+vLLM的组合中,由vLLM来负责调度,而Triton负责
以我这边为例,构建完的镜像名为 tensorrt-llm:v3 容器启动 docker run -it --gpus '"device=1"' --name trt-llm -v /home:/home tensorrt-llm:v3 bash 转换权重 进入到容器内部 cd examples/qwen pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install -r requiremen...
本文以Qwen1.5-4B-Chat模型、GPU类型为T4和A10卡为例,演示如何在ACK中使用Triton和vLLM(Versatile Large Language Model)推理框架部署通义千问(Qwen)模型推理服务。 背景信息 Qwen1.5-4B-Chat Qwen1.5-4B-Chat是阿里云基于Transformer大语言模型研发的40亿参数模型,模型在超大规模的预训练数据...
TensorRT-LLM支持PagedAttention、FlashAttention、SafeTensor等手动,某些社区号称吞吐能力测试结果超过vLLM。 准备 显卡A800 QWen7B 预训练模型 构建镜像最好自己构建最新的。尝试使用nvidia提供的镜像,发现镜像版本滞后。而且使用后出现各种不兼容,很容易让人误以为是自身操作问题。
TensorRT-LLM并不直接支持所有的LLM,因为每个模型的架构都不一样,TensorRT会做深层图级别优化,所以这就需要对不同模型进行适配。不过目前大部分模型例如Mistral、Llama、chatGLM、Baichuan、Qwen等都是支持的[4]。 TensorRT-LLM的python包使得开发者可以在不需要了解C++或CUDA的情况下以最高效的方式运行LLM。除此之外,...
model_type = "v1" if is_v1_model else "inflight_batcher" self.model_type_metric_family = pb_utils.MetricFamily( name=f"nv_trt_llm_{model_type}_metrics", description=f"TRT LLM {model_type}-specific metrics", kind=pb_utils.MetricFamily.GAUGE, ) self.general_metric_family =...
conda activate vllm CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift sft --model /mnt/lm_interntrain_env/myname/weights/Qwen2.5-7b-hf --model_type qwen2_5 --train_type lora --dataset 'swift/self-cognition#1000' --num_train_epochs 1 --per_device_train_batch_size 1 --learning_rate 1e-4 ...
mkdir -p /workspace/triton_model_repo/qwen-4b 编写配置文件 vLLM 配置文件 (config.pbtxt) 定义模型的输入输出格式及参数。示例如下: name: "qwen-4b" platform: "vllm" max_batch_size: 8 input [ { name: "text_input" data_type: TYPE_STRING dims: [1] } ] output [ { name: "text_outpu...