worker节点上的your_enth,依然通过ifconfig获得 5.在head节点 运行docker exec -it node /bin/bash 进入容器查看ray status,可以看到有两个活动节点和上面的资源情况(CPU,GPU,内存等) 6.启动vllm服务 python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server --served-model-namedeepseek-VL2-small --model /root/....
开源框架中，大部分支持多机部署，比如vLLM、SGLang、TensorRT-LLM等。其中SGLang暂时不支持PP，支持多...
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /path/to/your/model --tensor-parallel-size 4 --port 8000 其中,/path/to/your/model替换为你的模型文件路径,--tensor-parallel-size 4表示使用4张GPU进行张量并行计算。 5. 启动并验证大模型在单机多卡环境下的运行情况 验证服务是否启动成功: 通过...
附录：部署实践步本例中记录了两台机器，一台机器一块 RTX 3090 (24G) 显卡的环境此节点为 1 是 head，另一台为 H800 (80G) 显卡环境为节点 2 是 worker，使用 vLLM 0.7.2 版本，部署 Qwen2.5-1.5B-Instruct 模型的过程及遇到的问题，供类似环境使用 vLLM 进行多节点多卡推理参考。本文参考官方部署...
python-m vllm.entrypoints.openai.api_server--model meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf 然后可以使用curl进行测试: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 curl http://localhost:8000/v1/completions \n-H"Content-Type: application/json"\n-d'{"model": "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf"...
OpenAI格式API部署 部署命令 还是在一台8卡的3090上,我们可以通过一行命令,部署TigerBot模型: python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model="/hy-tmp/tigerbot-70b-chat-v4-4k"\ --tensor-parallel-size 8 \ --served-model-name"tigerbot"\ ...
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /root/autodl-tmp/Yi-6B-Chat --dtype auto --api-key token-agiclass --trust-remote-code --port 6006 --tensor-parallel-size 2 多卡调用一定是关键的能力,但是现在我还没有足够的动机来研究相关问题。
bge-large-zh-v1.5 @ cuda 服务端运行信息: OpenAI API Server: http://127.0.0.1:20000/v1 Chatchat API Server: http://127.0.0.1:7861 Chatchat WEBUI Server: http://0.0.0.0:8501 ===Langchain-Chatchat Configuration=== 对应server_config.py中的配置如下 FSCHAT_MODEL_WORKERS={# 所有模型共用...
openai.api_server \ 2--model /root/vllm/models/Qwen1.5-1.8B-Chat \ 3--served-model-name qwen \ 4--host 0.0.0.0 \ 5--port 8000 启动多卡server:(启动容器时要挂在多卡,例如两卡) Python 复制 1python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ 2--model /root/vllm/models/Qwen1.5-...