图1:推理流程概览 接下来,首先介绍 LLM 的初始化。 LLM 初始化 # limit_mm_per_prompt={"image": 1} 用于控制每个请求的图片数,这里表示# 一个请求最多只能包含一张图片llm=LLM(model="llava-hf/llava-1.5-7b-hf",limit_mm_per_prompt={"image":1}) 当上面这行代码被执行时,主要完成
VLLM 是一种强大的工具,专注于优化 LLM 的推理过程,尤其适用于需要高效推理和有限硬件资源的场景。通过使用动态张量并行、异步推理和高效的内存管理等技术,VLLM 能够显著提高推理性能,为大型语言模型的实际应用提供了更加灵活和可扩展的解决方案。 java 人工智能 大数据 语言模型 硬件资源 vllm+vllm-ascend本地部署...
我会继续介绍VLLM和Ollama的单节点多卡推理,哦,还有Huggface、modelscope模型下载,然后简单过过Dify、FastGPT的模型接入,相关嵌入、重排模型部署、Llama.cpp使用、GGUF模型的合并、Ollama自定义模型的构建等等,可能会有点长。 LLM模型拉取(镜像、ModelScope) 使用这篇文章介绍的四种方法,上面Ollama拉取hug模型,也需...
本教程基于 QwQ-32B 模型和 gpt-4o 为 OpenManus 提供推理服务。2 .RolmOCR 跨场景极速 OCR 开源识别新基准 * 发布机构：Reducto AI * 在线运行：https://go.hyper.ai/U3HRH RolmOCR 是基于 Qwen2.5-VL-7B 视觉语言模型开发的开源 OCR 工具。它能快速且低内存地从图片和 PDF 中提取文字，优于同类工具...
最近，DeepSeek 宣布了一项重要决定:将其自研的推理引擎进行开源，但并不会直接向公众开放完整的代码库。相反，他们选择与现有的开源项目 vLLM 合作，致力于分享核心的优化成果。这一举动旨在解决开源社区中普遍存在的代码库分歧、基础设施依赖及维护资源有限等难题。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney D...
随着生成质量要求的不断提升,DiTs的输入序列长度日益增长,序列增长导致Attention机制的计算量也随之呈平方级膨胀,对推理延迟SLA的影响是灾难级的。在单卡A800上0.6B pixart模型生成 512px图片需2秒,而生成 4096px图片,则需3分钟!在V100上生成 1028px图片,1.5B HunyuanDiT需3分38秒!对于视频生成,单卡推理必然无法...
结合百度智能云一念智能创作平台,您可以更加便捷地进行模型训练、推理和创作。 二、vLLM的安装与使用 安装 vLLM支持pip安装、从源码安装和使用docker安装等多种方式。其中,pip安装是最简便的方法,只需在命令行输入pip install vllm即可。如果您希望获得更稳定的运行环境,可以选择使用docker安装。在百度智能云一念智能...
vLLM 是伯克利大学组织开源了大语言模型高速推理框架，使用 PagedAttention 高效管理注意力键和值内存，支持连续批处理和快速模型执行，通过引入操作系统的虚拟内存分页思想，提高语言模型服务在实时场景下的吞吐与内存使用效率。除 vLLM 外，众多大模型上下游厂商也纷纷给出了自己的方案：Text Generation Inference（TGI）...
对Late-joining Requests的处理。完整生成一段文本需要长达数秒或数十秒的时间,是漫长的。所以如果没有一个将新请求插入到推理Batch的机制,那么只能像CV业务那样,等前面的请求都完成推理了才进行后续请求的推理。这会导致请求需要在系统中长时间等待排队,表现为服务响应时间过长甚至不可接受; ...