VLLM的Continue Batch就是把所有的序列拼接成一个大的序列,然后tokenizer之后变成一个大的Tensor,同时记录一下每个prompt的长度作为meta信息传给模型。以PagedAttentionWithALiBi模块为例子,在它的multi_query_kv_attention函数中通过prompt_len信息对一个Batch的序列进行切分和推理,而不需要对每个序列都进行padding。 # ...
batch_size=len(input_tokens)max_query_len=max(query_lens)max_prefill_seq_len=max(prefill_seq_lens,default=0)max_decode_seq_len=max(decode_seq_lens,default=0) batch_size就是此次调度需要处理的TOKEN数量。(input_tokens.extend()) max_query_len是seq中间最长的TOKEN处理个数。 这里block_tables进行...
这在多次启动相同模型或在不同机器之间共享模型时很有帮助。 --batch-size:设置推理的 batch size。较大的 batch size 可以更好地利用 GPU,但可能需要更多内存。 --port:设置服务的端口号。默认端口通常为 5000,可以通过此参数更改。 --log-level:设定日志的详细程度,如DEBUG、INFO、WARNING等,用于控制输出的日...
These are two different parameters.num_batched_tokensdictates how many tokens per forward pass, each sequence can have multiple token running at the same time (for example during the pre-fill stage). The sequence size is probably what you are looking for, which is a bit higher level. ...
正常推理过程中,1个请求(batchsize)可能包含多个prompts,在vllm中,一个prompt才被看做一个请求;一个prompt可能输出多个outputs,这时每对prompt -> output序列称为一个seq序列,每条seq都维护着独立的status,可理解为当前时刻所处的推理状态,推理是否完结等: ...
如上表所示，在较大 Batch Size 的场景下，vLLM0.6.1.p2 在并发度为 10 的情况下已经到达极限，而 PPIO Sparse0.5.1 在并发度为 20 的情况下依旧能保持 TTFT 性能稳定，从一定程度上保证了 KV 稀疏在实际生产中的性能稳定性。模型性能 因为 KV 稀疏是一种有损的压缩算法，而进行模型性能评测，同样的...
max_batch_size: 0 input [ {name: "prompt", data_type: TYPE_STRING, dims: [1]}, {name: "stream", data_type: TYPE_BOOL, dims: [1], optional: True}, {name: "sampling_parameters", data_type: TYPE_STRING, dims: [1], optional: True} ...
importtorch,time,tqdmfromvllmimportLLM,SamplingParamsWORLD_SIZE=1BATCH_SIZE=2048llm=LLM(model="lmsys/vicuna-7b-v1.3",tokenizer="hf-internal-testing/llama-tokenizer",tensor_parallel_size=WORLD_SIZE,gpu_memory_utilization=0.85)start=time.perf_counter()batch=torch.randint(32000, (BATCH_SIZE,120))...
--speculative-disable-by-batch-size SPECULATIVE_DISABLE_BY_BATCH_SIZE 如果入队请求的数量大于此值,则禁用新进入请求的推测解码。 --ngram-prompt-lookup-max NGRAM_PROMPT_LOOKUP_MAX 在推测解码中ngram提示查找的最大窗口大小。 --ngram-prompt-lookup-min NGRAM_PROMPT_LOOKUP_MIN ...
batch = data[i:i + batch_size]. 这里设置了每次处理的数据批次大小为16。然后,将这批数据输入到模型中进行前向传播计算损失,再根据损失进行反向传播更新模型参数。在vllm中,这个过程可能会涉及到一些特定的优化器和训练策略,比如使用Adam优化器: python. from torch.optim import Adam. optimizer = Adam(model...