vLLM 代码示例:模型推理、服务部署及API调用 1. 高性能批量推理 from vllm import LLM, SamplingParams # 初始化多GPU并行模型(假设可用4张A100) llm = LLM(model="meta-llama/Llama-3-70b-instruct", tensor_parallel_size=4) # 批量处理提示(支持高并发) prompt
vLLM 是来自UC Berkeley的LMSYS在 LLM 推理方面的最新工作(没错就是搞出 Vicuna 的那个 group),最大亮点是采用 Paged Attention 技术,结合 Continuous Batching,极大地优化了 realtime 场景下的 LLM serving 的 throughput 与内存使用。 vLLM 官方撰写了一篇BLOG,但是 Paper 还是 Stay Tuned 状态。不过好在他们已...
下面重新编译一次vllm,由于我们需要使用自己编译的pytorch,所以需要执行一下python use_existing_torch.py,vllm会帮我们把pytorch从依赖里删除掉,然后执行pip install -r requirements-build.txt,安装一下依赖,最后执行pip install -e . --no-build-isolation,这样安装的时候,vllm就不会再去安装这部分依赖了。 中间...
4 月 14 日,DeepSeek 悄悄在其 GitHub 的 open-infra-index 库中公布了其自研推理引擎的开源计划。在公告中,DeepSeek 表示,他们并不会选择直接开其内部完整且高度优化的代码库,而是将采取一种更侧重协作、更具可持续性的策略,将其核心优化成果贡献给现有的开源项目,尤其是作为其技术基础的 vLLM。 DeepSeek 在...
vLLM 中,LLM 推理的 prefill 阶段 attention 计算使用第三方库 xformers 的优化实现,decoding 阶段 attention 计算则使用项目编译 CUDA 代码实现。具体代码在 vllm 的 csrc/attention/attention_kernels.cu 文件里,开发者洋洋洒洒写了八百多行 CUDA 代码。
1. vLLM社区优化的普惠性 DeepSeek将推理引擎改进回馈至vLLM主分支的策略,实际上降低了元宝的维护成本。vLLM作为行业标准框架,其版本迭代会自然整合DeepSeek的优化成果,而腾讯作为vLLM的主要使用者之一,可通过常规版本更新同步获取性能提升,无需单独适配DeepSeek的闭源组件。
LLMs之TorchServe :基于TorchServe和vLLM部署和构建高效、可扩展的 LLM(比如Llama 3.1-70B)服务解决方案及其代码示例—将 vLLM 推理引擎全新地原生集成到 TorchServe中 导读:这篇博文介绍了如何使用TorchServe和vLLM部署大型语言模型 (LLM)。本文详细介绍了如何利用 TorchServe 和 vLLM 构建高效、可扩展的 LLM 服务...
DeepSeek 今天 在其 GitHub 仓库 发布预告 称 ,即将开源推理引擎DeepSeek Inference Engine。 考虑到代码分支和维护资源等问题,他们选择了直接和 vLLM 等现有开源项目合作的方式进行开源。 也就是说,DeepSeek 不会发布独立的开源仓库,而是将变更反馈给开源社区。
两步+零代码修改,轻松实现vLLM大模型推理服务加速!一步安装+一步设置,无需修改代码,轻松实现vLLM大模型推理服务加速!阿里云上免费CPU服务器,魔搭社区下载千问2.5大模型,vLLM轻松实现大模型推理服务加速!#人工智能#ai#大模型#阿里云#魔搭社区 60 2 27 ...
AI 开发者们注意了!Ollama v0.6.6正式发布,带来多项重大优化,包括全新模型支持、下载速度提升、内存泄漏修复等,让本地大模型推理更高效、更稳定! 核心更新亮点 1. 两大全新模型上线 •Granite 3.3(2B & 8B):128K 超长上下文,优化指令跟随与逻辑推理能力,适合复杂任务处理。