1、伺服 05-用 Triton 部署 vLLM 模型 - Deploying a vLLM model in Triton (1)步骤一准备模型仓库 - Step 1: Prepare your model repository (2)步骤二启动 Triton 推理服务器 - Step 2: Launch Triton Inference Server (0)本地实操 - 直接梭哈一把 (0)本地实操 - 修改一些配置 (3)步骤三使用 Tri...
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
最近关注的开源项目中,有一个叫 Unsloth 的项目,它和 vLLM 类似,专注于极致优化,但是他们重点在模型的微调,全部用 Triton Kernel 重写。从技术角度来看,这个项目非常有意思,它推到了 PyTorch 目前无法达到的优化极致。当然,我们也期待 PyTorch 是不是很快就能赶上,这也是一个很有意思的社会实验。 图片来源:Unslo...
最近关注的开源项目中,有一个叫 Unsloth 的项目,它和 vLLM 类似,专注于极致优化,但是他们重点在模型的微调,全部用 Triton Kernel 重写。从技术角度来看,这个项目非常有意思,它推到了 PyTorch 目前无法达到的优化极致。当然,我们也期待 PyTorch 是不是很快就能赶上,这也是一个很有意思的社会实验。 图片来源:Unslo...
"temperature": 0, "max_tokens": 64 } }' 总结 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。
TensorRT-LLM是NV发布的一个推理引擎。llm被编译成TensorRT后与triton服务器一起部署并支持多GPU-多节点推理和FP8。 我们将比较HF模型、tensorrt模型和TensorRT-INT8模型(量化)的执行时间、ROUGE分数、延迟和吞吐量。 我这里在Linux上安装Nvidia-container-toolkit,初始化Git LFS(用于下载HF Models),并下载所需的软件包...
TensorRT-LLM是NV发布的一个推理引擎。llm被编译成TensorRT后与triton服务器一起部署并支持多GPU-多节点推理和FP8。 我们将比较HF模型、tensorrt模型和TensorRT-INT8模型(量化)的执行时间、ROUGE分数、延迟和吞吐量。 我这里在Linux上安装Nvidia-container-toolkit,初始化Git LFS(用于下载HF Models),并下载所需的软件包...
TensorRT-LLM是NV发布的一个推理引擎。llm被编译成TensorRT后与triton服务器一起部署并支持多GPU-多节点推理和FP8。 我们将比较HF模型、tensorrt模型和TensorRT-INT8模型(量化)的执行时间、ROUGE分数、延迟和吞吐量。 我这里在Linux上安装Nvidia-container-toolkit,初始化Git LFS(用于下载HF Models),并下载所需的软件包...
0x01 OpenAI Triton: Triton Kernel编程极简入门 0x02 vLLM Prefix Prefill Kernel: Prefix Prefill Kernel与Attention Kernel区别 0x03 vLLM Prefix Prefill Kernel: 先说Tiling分块策略 0x04 vLLM Prefix Prefill Kernel: 再看Kernel调用 0x05 vLLM Prefix Prefill Kernel: 如何确认有多少个Token被Prefix Cache命中...
本文主要分享如何使用 vLLM 实现大模型推理服务。 1. 概述 大模型推理有多种方式比如 最基础的 HuggingFace Transformers TGI vLLM Triton + TensorRT-LLM … 其中,热度最高的应该就是 vLLM,性能好的同时使用也非常简单,本文就分享一下如何使用 vLLM 来启动大模型推理服务。