llm = LLM(model=model, tokenizer=tokenizer, max_model_len=max_model_len,trust_remote_code=True,gpu_memory_utilization=0.3) 设置gpu_memory_utilization 参数,默认是0.9
--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...
gpu_memory_utilization:默认为0.9, cpu_swap_space默认4个G。若gpu_memory_utilization参数过小(分配的内存大小低于模型使用内存)或者过大(接近1.0)时,代码会崩溃。 request_rate:请求速率 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,能处理的请求数量就会越大,但提升也会有...
另外对于同一个句子生成多个回答的情况,VLLM会将不同的逻辑块映射为一个物理块,起到节省显存提高吞吐的作用。 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_MO...
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: pipinstallvllm 1. importos os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE']='True'from vllmimportLLM, 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 复制 pip install vllm 代码语言:javascript 复制 importos os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE']='True'from vllmimportLLM,SamplingParams prompts=...
--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...
— — model=/home/ec2-user/lama-sb-3–1–8b-finetunned — — gpu-memory-utilization=0.9 ...
A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs - [Misc] add gpu_memory_utilization arg (#5079) · bfontain/vllm@616e600
revision:Optional[str]=None,tokenizer_revision:Optional[str]=None,seed:int=0,gpu_memory_utilization...