vLLM使用NCCL来实现GPU workers之间的tensor沟通,使用FlashAttention backend,模型weights占5.344GB的内存空间,生成32725个GPU blocks以及2048个CPU blocks,并为模型生成CUDA graph。 下面是这些prompts的输出,大部分输出并不是完整的。 vLLM也可以调用LLM来批量生成embedding. from vllm import LLM # Sample prompts. ...
数据量不大，对FlashAttention本身并无太大但影响，而通过复用rowmax/ℓ即可避免一次1-pass，从而提升...
给定一个很大的batch，此时尽管vLLM采用了PagedAttention这样的显存优化技术，我们的gpu依然无法同时处理这么...
PACKAGE_NAME = "flash_attn" PACKAGE_NAME = "vllm_flash_attn" BASE_WHEEL_URL = ( "https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases/download/{tag_name}/{wheel_name}" @@ -106,7 +106,7 @@ def append_nvcc_threads(nvcc_extra_args): if os.path.exists(os.path.join(torch_dir,...
对应代码:flash_attn.py中的FlashAttentionImpl类的forward函数。 入口如下: def forward( self, query: torch.Tensor, key: torch.Tensor, value: torch.Tensor, kv_cache: torch.Tensor, attn_metadata: FlashAttentionMetadata, kv_scale: float = 1.0, ...
高效的内存管理:通过 PagedAttention 算法,vLLM 实现了对 KV 缓存的高效管理,减少了内存浪费,优化了模型的运行效率。 高吞吐量:vLLM 支持异步处理和连续批处理请求,显著提高了模型推理的吞吐量,加速了文本生成和处理速度。 易用性:vLLM 与 HuggingFace 模型无缝集成,支持多种流行的大型语言模型,简化了模型部署和推...
MAX_JOBS=8 pip install flash-attn --no-build-isolation ``` >考虑到部分同学配置环境可能会遇到一些问题,我们在AutoDL平台准备了Qwen1.5的环境镜像,该镜像适用于该仓库除Qwen-GPTQ外的所有部署环境。点击下方链接并直接创建Autodl示例即可。 >考虑到部分同学配置环境可能会遇到一些问题,我们在AutoDL平台准备了Qwen...
同样的错误也发生在我身上。这个bug还在持续吗？
[ROCm][Bugfix] Fixed several bugs related to rccl path and attention selector logic by @hongxiayang inhttps://github.com/vllm-project/vllm/pull/3699 usage lib get version another way by @simon-mo inhttps://github.com/vllm-project/vllm/pull/3735 ...
当命令行显式出INFO 04-26 13:08:05 selector.py:28] Using FlashAttention backend.或者INFO 04-26 10:05:08 selector.py:33] Using XFormers backend.的时候,就证明启动成功了。 关于vllm的参数详细介绍,可以参考其参数解读。 4. 调用模型