vllm会预先分配显存,默认值是0.9,这和输入的batch size大小无关。 gpu_memory_utilization设置越大,可占用显存越大,就有更多显存可用于 KV 缓存,推理速度也会越快。在显存足够的情况下,gpu_memory_utilization可以设置为0.95。 max_num_seqs 一次推理最多能处理的sequences数量,默认值是256。 max_num_seqs越大,...
gpu_memory_utilization 0-1的范围。是个百分比的概念 用来指定GPU的利用率。通过它和profiling的最大占用GPU空间来估算GPU和CPU上可用的block(page)数。num_gpu_blocks = int((total_gpu_memory * gpu_memory_utilization - peak_memory) // cache_block_size)num_cpu_blocks = int(cpu_swap_space // cache...
--tensor-parallel-size 8会将模型划分到 8 个 GPU 上,确保每个 GPU 都有足够的显存来加载模型和处理数据。 3.--gpu-memory-utilization 0.9 这个参数设置了每个 GPU 最大的显存使用比例为 90%。如果 GPU 上的显存容量较大(例如 24GB 或 40GB),通常设置为 0.9 是安全的,但如果显存较小,或者你有多个进程...
--gpu-memory-utilization:设置 GPU 内存利用率的上限,通常为 0 到 1 之间的浮点数(如0.9表示 90% 的利用率)。在模型大小接近 GPU 内存容量时非常有用,以避免内存溢出。 --cpu-offload-gb:指定模型卸载到 CPU 的内存大小,单位为 GB。当 GPU 内存不足时,可以将模型的部分计算或存储卸载到 CPU。 --max-m...
值得注意的是,VLLM会默认将显卡的全部显存预先申请以提高缓存大小和推理速度,用户可以通过参数gpu_memory_utilization控制缓存大小。 首先安装VLLM: pip install vllm import os os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE'] = 'True' from vllm import LLM, SamplingParams ...
值得注意的是,VLLM会默认将显卡的全部显存预先申请以提高缓存大小和推理速度,用户可以通过参数gpu_memory_utilization控制缓存大小。 首先安装VLLM: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 pip install vllm 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 importos os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE']='True'from vllm...
值得注意的是,VLLM会默认将显卡的全部显存预先申请以提高缓存大小和推理速度,用户可以通过参数gpu_memory_utilization控制缓存大小。 首先安装VLLM: pip install vllm import os os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE'] = 'True' from vllm import LLM, SamplingParams ...
--gpu-memory-utilization 0.9 4. 安全与信任参数 --trust-remote-code:信任来自Hugging Face的远程代码。 bash --trust-remote-code 5. 数据类型与加载格式 --dtype <data_type>:模型权重和激活的数据类型,如float16、bfloat16等。 bash --dtype bfloat16 --load-format <format>:模型...
A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs - [Misc] add gpu_memory_utilization arg (#5079) · bfontain/vllm@616e600