除了运行以上配置,可以利用 OpenVINO™ 在 CPU 上轻松实现 vLLM 对大语言模型推理加速外,也可以利用如下配置在英特尔集成显卡和独立显卡等 GPU 设备上获取 vLLM 对大语言模型推理加速。 export VLLM_OPENVINO_DEVICE=GPU export VLLM_OPENVINO_ENABLE_QUANTIZED_WEIGHTS=ON 更多详细的信息,可以查询: https://docs....
1、max_num_blocks_per_seq 表示上限,其实际值[shape]为动态变化的,可以通过pad成最大值 2、block_tables在block_manager中为List[int], 在model_runner中的prepare_prompt与prepare_decode中,会由List[int]变为device tensor 3、block_tables中dim 1 只记录block_id, 同一个block中的index依靠context_lens(ac...
# vllm/engine/llm_engine.pyclassLLMEngine:def__init__(self,...):# ...self.model_executor=executor_class(model_config=model_config,cache_config=cache_config,parallel_config=parallel_config,scheduler_config=scheduler_config,device_config=device_config,lora_config=lora_config,vision_language_config=...
均通过http接口# 加载模型,调用模型(底层都是调用流式接口)classModelWorker(BaseModelWorker):def__init__():self.model,self.tokenizer = load_model(model_path, device=device,...)# load_model 对应一个专门的 ModelAdapter 抽象,用来适配模型的加载adapter = get_model_adapter(model_path) model, tokeniz...
vLLM作为一个高效且易用的大模型推理和服务框架,在业界已得到广泛应用。摩尔线程基于vLLM的v0.4.2版本进行了移植适配,使其支持摩尔线程GPU后端Device,并实现了完全开源。这意味着开发者可以在此基础上进行二次开发、升级vLLM到社区更新版本等操作,进一步推动AI技术的发展。
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # vllm/vllm/block.pyclassPhysicalTokenBlock:def__init__(self,device:Device,block_number:int,block_size:int,)->None:self
第7-9行:将量化配置传递到加载模型的函数中,设置参数device_map为bitsandbytes以自动分配适当的GPU内存来加载模型。最后加载标记器权重。 4 位精度量化:这是将机器学习模型的权重转换为4 位精度。 以4 位精度加载Mistral 7B 的代码与8 位精度的代码类似,但有一些变化: ...
self.model, self.tokenizer = load_model(model_path, device=device,...) # load_model 对应一个专门的 ModelAdapter 抽象,用来适配模型的加载 adapter = get_model_adapter(model_path) model, tokenizer = adapter.load_model(model_path, kwargs) ...
摩尔线程基于vLLM v0.4.2版本，进行了移植适配，使之支持摩尔线程GPU后端Device，并完全开源，开发者可以二次开发、升级vLLM到社区更新版本等。值得一提的是，得益于摩尔线程MUSA架构的先进性、软件栈对CUDA的优良兼容性，通过MUSIFY代码自动转换工具，用户可以快捷地将原有的CUDA代码迁移到MUSA平台，实现替代。同时，...
device: Device, block_number: int, block_size: int, ) -> None: self.device = device self.block_number = block_number self.block_size = block_size self.ref_count = 0 def __repr__(self) -> str: return (f'PhysicalTokenBlock(device={self.device}, ' ...