如何下载DeepSeek 671B 模型文件请参考努力犯错玩AI:生产环境H200部署DeepSeek 671B 满血版全流程实战(一):系统初始化。 vllm serve /data/DeepSeek-R1 --tensor-parallel-size 8 --max-model-len 16384 --port 8102 --trust-remote-code --served-model-
要使用 LLM 类运行多 GPU 推理,请将 tensor_parallel_size 参数设置为要使用的 GPU 数量。例如,在 4 个 GPU 上运行推理: from vllm import LLM llm = LLM("facebook/opt-13b", tensor_parallel_size=4) output = llm.generate("San Franciso is a") 1. 2. 3. 要运行多 GPU 服务,请在启动服务器...
This requires the whole model to be able to fit on to one GPU (as per data parallel's usual implementation) and will doubtless have a higher RAM overhead (I haven't checked, but it shouldn't be massive depending on your text size), but it does run seem to run at roughly N times...
pip install ray 分布式推理实验,要运行多 GPU 服务,请在启动服务器时传入 --tensor-parallel-size 参数。 例如,要在 2 个 GPU 上运行 API 服务器: python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /root/autodl-tmp/Yi-6B-Chat --dtype auto --api-key token-agiclass --trust-remote-code --...
tensor_parallel_size=1 张量并行(tensor_parallel_size=4) 数据并行 数据并行 vs 张量并行 背景 chenhuixi:影响VLLM推理速度的重要参数配置61 赞同 · 1 评论文章 VLLM推理还需要继续进阶。 假设现在有4个GPU,模型单个GPU能容纳,需要推理样本数量1700,生成最大长度2048。 tensor_parallel_size=1 llm = LLM( mo...
llm = LLM(model="facebook/opt-125m", tensor_parallel_size=2) # 初始化 LLM outputs = llm.generate(prompts, sampling_params) # 完成推理 for output in outputs: prompt = output.prompt generated_text = output.outputs[0].text print(f"Prompt: {prompt!r}, Generated text: {generated_text!r...
--tensor-parallel-size是用于分布式推理的参数,设置为一就是单卡推理,也就是8卡推理(ollama的在文末),单节点多卡推理是说一台机子上有多个GPU推理,多节点多卡推理是说多个机子多GPU推理。 下面参数影响篇幅有限,具体就不再详细说明了。 ▲ Vllm几个参数影响并发性能表 ...
llm=LLM(model="facebook/opt-125m",tensor_parallel_size=2)# 初始化LLMoutputs=llm.generate(prompts,sampling_params)# 完成推理foroutputinoutputs:prompt=output.prompt generated_text=output.outputs[0].textprint(f"Prompt: {prompt!r}, Generated text: {generated_text!r}") ...
设置总的 tensor-parallel-sizecd /root/.cache/huggingface/Qwen# 确认模型挂载的目录vllm serve "Qwen2.5-1.5B-Instruct"--tensor-parallel-size 2--max-model-len 128--gpu_memory_utilization=0.5root@user:~/.cache/huggingface/Qwen# vllm serve "Qwen2.5-1.5B-Instruct" --tensor-parallel-size ...
] # 输入prompts sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_k=50) # 采样策略 llm = LLM(model="facebook/opt-125m", tensor_parallel_size=2) # 初始化 LLM outputs = llm.generate(prompts, sampling_params) # 完成推理 for output in outputs: prompt = output.prompt generated_text =...