//scheduler创建block_manager管理page分配和回收self.block_manager=BlockSpaceManagerImpl(block_size=self.cache_config.block_size,num_gpu_blocks=num_gpu_blocks,num_cpu_blocks=num_cpu_blocks,sliding_window=self.cache_co
max_batch_size: 最大批次大小,即在一个批次中可以包含的最大请求数。这个参数需要根据GPU的内存大小和模型的显存占用情况来合理设置。 delay_factor: 延迟因子,用于控制调度器在调度新请求到waiting队列时的等待时间。这个参数可以帮助平衡waiting队列和running队列中的请求,避免waiting队列中的请求过多地等待。 memory_...
可以通过设置 max_num_batched_tokens 参数来进一步优化性能。 max_num_batched_tokens用于控制每次批处理中的最大 Token 数量。 (1)对实时性要求较高,建议将 max_num_batched_tokens 设置为较小的值(如 256 或 512)(2)需要处理大量请求,设置为较大的值(可以尝试 1024 ~ 4096),提高 Prefill 阶段的批处理...
For offline inference, you can set the max batch size usingmax_num_batched_tokensormax_num_seqs. This parameter can be passed in bothEngineorLLMclass. vllm/vllm/engine/arg_utils.py Lines 28 to 29 in1a2bbc9 max_num_batched_tokens:Optional[int]=None ...
--batch_size 'auto' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 注意:量化模型可能对 bos 标记的存在很敏感。请确保在运行评估时加入 add_bos_token=True 参数。 最佳实践 校准数据从 512 个样本开始,如果精度下降,则增加样本数量 确保校准数据包含多种样本,以防止对特定用例的过度拟合 ...
如果不在 Ray 放置组中运行,且同一节点上有足够的 GPU 来满足配置的 tensor_parallel_size 要求,则默认使用Multiprocessing,否则将使用 Ray。 可以通过 LLM 类distributed_executor_backend 参数或 --distributed-executor-backend API server 参数设置该默认值。如果使用多进程,则将其设置为 mp;如果使用 Ray,则将其...
2(Key 和 Value)× 5120(hidden size)× 40(Transformer 层数)× 2 字节(FP16) = 819,200 字节 ≈ 800KB 如果生成完整的 2048 个 token,单个请求的 KV Cache 占用就可达约 1.6GB。在一块 40GB 显存的 A100 GPU 上,这种增长速度意味着仅同时处理少量请求,就可能达到内存瓶颈,直接限制了批处理规模和系统...
部分模型可能过大，无法在单块 GPU 上运行。你可以通过设置 --tensor-parallel-size 来将其拆分到多块 GPU 上运行。GGUF vLLM 还支持使用 GGUF 量化的模型。你可以下载一个 GGUF 量化模型，并使用以下参数进行测试：from huggingface_hub import hf_hub_downloadrepo_id ="bartowski/Phi-3-medium-4k-instruct...
--speculative-disable-by-batch-size SPECULATIVE_DISABLE_BY_BATCH_SIZE 如果入队请求数大于此值,则禁用新传入请求的推测解码。 --speculative-disable-mqa-scorer 如果设置为 True,则 MQA scorer 将在推测中被禁用,并回退到批次扩展。 --speculative-draft-tensor-parallel-size SPECULATIVE_DRAFT_TENSOR_PARALLEL_SIZ...