要在使用 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server 命令时指定GPU,你可以通过添加 --gpu-memory-utilization 参数来控制GPU内存的利用率,或者通过设置环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES 来指定具体的GPU设备。以下是详细的步骤和示例代码: 1. 使用 --gpu-memory-utilization 参数 这个参数允许你设置GPU内存利用率...
output = llm.generate("San Franciso is a") GPU上运行推理: 要运行多GPU服务,请在启动服务器时传入--tensor并行大小参数。例如,要在4个GPU上运行API服务器: python -m vllm.entrypoints.api_server \ --model facebook/opt-13b \ --tensor-parallel-size 4 # On head node ray start --head # On ...
并将其相关的KV cache物理块全部都先swap（置换、卸载）在cpu上，等后续gpu显存充足时，再把它们加载回...
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...
2. 创建函数：登录阿里云控制台，进入函数计算 3.0 管理页面，开始创建一个新的 GPU 函数，并选择适合的运行环境和配置。3. 配置启动命令：（为了保证服务的稳定性，需添加 --enforce-eager 参数以关闭急切模式）。python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server --enforce-eager --model ${NAS中的模型路径}...
# Set OpenAI's API key and API base to use vLLM's API server. openai_api_key ="EMPTY" # 这里写内网IP和外网IP取决于你的连接环境 openai_api_base ="http://i-1.gpushare.com:30028/v1" client = OpenAI( api_key=openai_api_key, ...
Server 指定 GPU 数量 代码语言:shell AI代码解释 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。 代码语言:shell AI代码...
版本信息:首先确认API服务器和LLM引擎的版本,确保部署的是预期的软件版本。 服务启动:观察是否有关于服务启动成功的日志信息,如Started a local Ray instance表明分布式服务已正确启动。 配置详情:Initializing an LLM engine后的配置详情部分,列出了模型部署时使用的具体参数,如模型路径、分词器模式、GPU内存使用率等。
该框架支持连续批处理、动态显存分配和多GPU并行推理,能够高效处理8k+长上下文请求,并兼容OpenAI API接口,开发者可快速部署Hugging Face模型。通过集成FP8、AWQ等量化技术,vLLM在保证推理精度的同时大幅降低资源消耗,目前已成为企业级AI部署(如DeepSeek-R1 671B模型分布式集群)的首选方案。 AI浩 2025/03/17 4220 ...