from vllm.executor.neuron_executor import NeuronExecutor executor_class = NeuronExecutor elif engine_config.device_config.device_type == "cpu": from vllm.executor.cpu_executor import CPUExecutor executor_class = CPUExecutor elif distributed_executor_backend == "ray": initialize_ray_cluster(engine_c...
我们也可以显式设置--distributed-executor-backend(mp or ray)来指定。 若想在多nodes上运行vLLM server,我们需要在启动vLLM之前使用下面CLI命令来安装和启动Ray runtime。之后,在ray head node上启动vLLM Server并使用设置参数--tensor_parallel_size为所有ray node上的GPU数量的总和。 $ pip install ray # On...
可通过请求中的guided_decoding_backend参数覆盖。 --distributed-executor-backend{ray,mp}用于分布式服务的后端。当使用多于1个GPU时,如果安装了"ray"将自动设置为"ray",否则设置为"mp"(多进程)。 --worker-use-ray 已弃用,请使用--distributed-executor-backend=ray。 --pipeline-parallel-size PIPELINE_PARALLEL...
bash kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.16.1/depl...
A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs - vllm/vllm/utils.py at main · zlgenuine/vllm
在整个大模型的推理过程中，显卡的容量、计算能力、IO往往是推理的三大瓶颈，而为了避免重复计算而往往会...
而且之前报这个错后程序卡停,添加DISTRIBUTED_EXECUTOR_BACKEND=ray这个参数后程序报错自动拉起,报错后重新启动 Owner xusenlinzy commented Jun 27, 2024 我之前也遇到过这个错误,你的代码是最新的吗,在环境变量里面加上 就没有出现上面的问题了 👍 1 Author Woiea commented Jun 27, 2024 我之前也遇到过这...
[Core][Distributed] improve logging for init dist by @youkaichao inhttps://github.com/vllm-project/vllm/pull/4042 [Bugfix] fix_log_time_in_metrics by @zspo inhttps://github.com/vllm-project/vllm/pull/4050 [Bugfix] fix_small_bug_in_neuron_executor by @zspo inhttps://github.com/...
Distributed Workers:图中绘制为Distributed Workers这个绿色块,其实按vLLM的源码内容,写成Executor会更合适一些。它就是所有Workers的管控中心,它指定了用什么方法管控这些Workers,负责分布式环境的初始化,目前支持的方法有: cpu_executor:(较少用),使用cpu做推理时可考虑 ...
Distributed Workers:图中绘制为Distributed Workers这个绿色块,其实按vLLM的源码内容,写成Executor会更合适一些。它就是所有Workers的管控中心,它指定了用什么方法管控这些Workers,负责分布式环境的初始化,目前支持的方法有: cpu_executor:(较少用),使用cpu做推理时可考虑 gpu_executor:单卡(world_size = 1)的情况下...