1.CUDA_VISIBLE_DEVICES设置 你将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为0,1,2,3,4,5,6,7,这意味着你希望使用 8 张 GPU。如果你确实有 8 张 GPU(并且这些 GPU 的编号从 0 到 7),这部分设置是没问题的。 但是,确保以下几点: 确认CUDA_VISIBLE_DEVICES设置的 GPU 是否正确连接并且可以使用。 如果在多台机器上部署,...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1执行vllm推理,显卡推理却是GPU0,lamafactory-cli train和lamafactory-cli chat都正常#5686 abc-wopened this issueOct 14, 2024· 2 comments Labels solved Comments Copy link abc-wcommentedOct 14, 2024 Reminder I have read the README and searched the existing issues. ...
使用多进程ProcessPoolExecutor能轻松实现,对每个进程设置不同的CUDA_VISIBLE_DEVICES,由于每个进程内的VLLM使用了张量并行,即tensor_parallel_size=2,所以CUDA_VISIBLE_DEVICES应该设置2个GPU。 def infer(model_path, prompts, output_file,): from vllm import LLM, SamplingParams # 设置device_ids os.environ["...
1. 确保正确配置环境变量 确保你在启动 vLLM 之前设置了相关的环境变量,例如CUDA_VISIBLE_DEVICES。这个变量可以限制 PyTorch 可见的 GPU 设备。例如,如果你想使用所有 GPU,可以设置: export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 1. 2. 配置 vLLM 的 GPU 使用 vLLM 默认使用的是第一个 GPU。要让 v...
设置本地的服务: CUDA_VISIBLE_DEVICES=6 python -m vllm.entrypoints.api_server \ --port=9000 \ --model="/data04/chenyicheng_data/workspace/model_merge/baichuan2-13b-chat-merge-gongdan_v1" \ --trust-remote-code 请求测试: curl http://localhost:8000/generate \ ...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=6,7python-mvllm.entrypoints.api_server--model/data-ai/model/llama2/llama2_hf/Llama-2-13b-chat-hf 输入: curlhttp://localhost:8000/generate \-d'{ "prompt": "San Francisco is a", "use_beam_search": true,
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4 python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server --served-model-name Qwen1.5-72B-Chat --model /data/models/Qwen1.5-72B-Chat --host 0.0.0.0 --port 8089 出现问题: torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 768.00 MiB. GPU 0 has...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 python infer.py --model_path /path/to/your/model --max_input_length 1024 --max_generate_length 1024 --streaming True 相关参数说明 --model_path: 模型路径 --model_type=chat: base/chat --max_input_length=1024: 最大输入长度 ...
# 模拟static batching一次性发出所有请求(实际内部会按照IFB调度到达的请求) export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 export TRTLLM_BIN_DIR=/workspace/TensorRT-LLM/cpp/build mpirun --allow-run-as-root -n 2 $TRTLLM_BIN_DIR/benchmarks/gptManagerBenchmark \ --engine_dir PATH-TO/engine/internlm2-chat-...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift app-ui --model_type qwen-7b-chat --infer_backend vllm 3.2 微调后模型 代码语言:javascript 复制 #merge LoRA增量权重并使用vllm作为backend构建app-ui #如果你需要量化, 可以指定`--quant_bits 4`. CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift export \ --ckpt_dir 'xxx/vx-xxx/check...