显而易见,在模型1个GPU能放下的情况下,相同GPU数量下data parallel相比tensor parallel的推理速度提升1.89倍!但在模型单个GPU无法容纳的情况下,就需要用张量并行。
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-name deepseek-r1 --enable-chunked-prefill --max...
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 --...
] # 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 =...
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...
k在beam search算法中被称为beam_size Sample 随机采样方式。按照词表每个token的概率采样一个token出来。这个方式多样性更强,是目前主流的生成方式。 1. 前言 1.1 重要推理超参数 do_sample:布尔类型。是否使用随机采样方式运行推理,如果设置为False,则使用beam_search方式...
--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 ...
max_model_len=4096, guided_decoding_backend='outlines', distributed_executor_backend=None, worker_use_ray=False, pipeline_parallel_size=1, tensor_parallel_size=1, max_parallel_loading_workers=None, ray_workers_use_nsight=False, block_size=16, enable_prefix_caching=False, disable_sliding_window=...
### 摘要 本文探讨了在Ubuntu操作系统中,利用Docker容器技术和VLLM框架实现大模型多机多卡分布式部署的方案。通过详细的步骤和配置说明,本文旨在为开发者提供一个高效、可靠的部署方法,以应对大规模模型推理的挑战。 ### 关键词 大模型, Docker, VLLM, 多机多卡, 分布式 ## 一、大模型与分布式计算背景 ### 1....