A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs - vllm/benchmarks at main · edublancas/vllm
这样可以减少单次 Prefill 的计算量和显存占用,从而优化 TTFT 和显存使用效率。 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...
在优刻得云主机上开展对比测试。利用vLLM官方提供的benchmark_serving基准测试,我们可以模拟真实的客户端请求,从而对比vLLM 0.6.0与旧版vLLM (0.5.5)在进程分离上的优化导致的性能差异。关闭其他优化方法后,在保持其他参数不变的情况下,在opt-125m模型上开展测试。在服务端,我们分别在0.6.0和旧版本上使用以下的...
网址: https://github.com/vllm-project/vllm vLLM是一个开源的大模型推理加速框架,通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量,实现了比HuggingFace Transformers高14-24倍的吞吐量。 PagedAttention 是 vLLM 的核心技术,它解决了LLM服务中内存的瓶颈问题。传统的注意力算法在自回归解码过程中,需要将所有输入...
vLLM 部署大模型 官方网址: https://vllm.ai github 地址:https://github.com/vllm-project/vllm vLLM 是一个快速且易于使用的库,用于进行大型语言模型(LLM)的推理和服务。 它具有以下特点: 速度快: 在每个请求需要 3 个并行输出完成时的服务吞吐量。vLLM 比 HuggingFace Transformers(HF)的吞吐量高出 8.5...
This repo hosts code for vLLM CI & Performance Benchmark infrastructure. HCL112506UpdatedJun 3, 2025 aibrixPublic Cost-efficient and pluggable Infrastructure components for GenAI inference Jupyter Notebook3,650Apache-2.0363163(15 issues need help)13UpdatedJun 3, 2025 ...
本文介绍了基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战,涵盖环境准备、推理加速、流式输出、CLI使用、微调模型、Web-UI加速、部署及多LoRA部署等内容,详细演示了如何使用VLLM加速推理并兼容OpenAI API样式。
简介:随着人工智能技术的发展,大语言模型(LLM)的应用日益广泛,但推理和部署过程面临挑战。vLLM作为加州大学伯克利分校开发的LLM推理和部署服务库,结合iterative-level schedule和PagedAttention算法,提供了高效、快速且经济的解决方案。同时,百度智能云千帆大模型平台也提供了丰富的大模型API接口,支持多场景应用,为LLM服务提...
网址:https://github.com/vllm-project/vllm vLLM是一个开源的大模型推理加速框架,通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量,实现了比HuggingFace Transformers高14-24倍的吞吐量。 PagedAttention 是 vLLM 的核心技术,它解决了LLM服务中内存的瓶颈问题。传统的注意力算法在自回归解码过程中,需要将所有输入To...
网址: https:///vllm-project/vllm vLLM是一个开源的大模型推理加速框架,通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量,实现了比HuggingFace Transformers高14-24倍的吞吐量。 PagedAttention 是 vLLM 的核心技术,它解决了LLM服务中内存的瓶颈问题。传统的注意力算法在自回归解码过程中,需要将所有输入Token的注意...