在这个过程中,vLLM通过PagedAttention技术和“先来先服务(FCFS),后来先抢占,gpu不够就先swap到cpu上”的调度策略,在1个推理阶段处理尽可能多的请求,解决高并发场景下的推理吞吐问题。这就是整个vLLM运作的核心思想。(对这行黑体字里的术语有疑惑的朋友,建议先看vLLM原理篇讲解) 1.2 API Server For Online ...
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model /Phi-3.5-vision-instruct \ # 注意替换模型路径 --dtype float16 \ --max-model-len 4096 \ --gpu-memory-utilization 0.35 \ # 根据本地gpu显存大小配置 --served-model-name phi3vison \ --host 0.0.0.0 \ --port 8080 \ --trust-remot...
我当时测试的时候是http://i-1.gpushare.com:30028/v1/chat/completions这个连接。 理论上,你还能用各种frp转发来实现 OpenAI的Python代码实现 和正常的代码一样,但需要修改API_base 注意api_key,默认是EMPTY fromopenaiimportOpenAI # Set OpenAI's API key and API base to use vLLM's API server. openai...
大模型本地化部署GPU设备 lua 加载 机器学习 本地语言模型搭建 语音本地化部署方案 skype for business语音落地配置 Skype for Business Server 2015包含的企业语音功能可实现更丰富的通信和协作。例如,可以将企业语音部署配置为启用Skype for Business Server 2015客户端,以允许用户查看组织通讯簿中联系人的增强状态信...
vLLM代码整体架构LLMEngine分为中央控制器和分布式工作者两大部分。中央控制器（调度器）位于CPU上，负责管理整个系统的调度策略。分布式工作者则可以理解为GPU，它们加载模型并执行调度器传来的数据，返回推理结果。加载模型与预分配显存在vLLM正式处理请求前，需要执行模型加载与预分配显存的初始化工作。加载...
Server 指定 GPU 数量 python -m vllm.entrypoints.api_server \ --model facebook/opt-13b \ --tensor-parallel-size 4 分别在一个主节点和多个工作节点安装 ray 并运行服务。然后在主节点运行上述的 Server,GPU 数量可以指定为集群内所有的 GPU 数量总和。
分布式推理实验,要运行多 GPU 服务,请在启动服务器时传入 --tensor-parallel-size 参数。 例如,要在 2 个 GPU 上运行 API 服务器: 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 --ten...
分布式推理实验,要运行多 GPU 服务,请在启动服务器时传入 --tensor-parallel-size 参数。 例如,要在 2 个 GPU 上运行 API 服务器: 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 --ten...
vLLM 的使用还显著降低了运营成本。借助 vLLM，LMSYS 能够将用于处理上述流量的 GPU 数量减少 50%。vLLM 平均每天可以处理 30k 请求，峰值为 60k，这说明了 vLLM 的稳健性很强。vLLM 的安装与使用 你可以通过以下 pip 命令安装 vLLM。$ pip install vllm vLLM 可以用于离线推理和在线服务。在使用 vLLM ...