elif distributed_executor_backend == "mp": from vllm.executor.multiproc_gpu_executor import (MultiprocessingGPUExecutor) executor_class = MultiprocessingGPUExecutor else: from vllm.executor.gpu_executor import
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...
启动vLLM 服务: vllm serve --model Qwen2-72B --pipeline-parallel-size=2 --distributed-executor-backend=ray 1. 注意事项: 网络配置:需指定通信网卡(如NCCL_SOCKET_IFNAME=eth1)以优化跨节点通信 163。 资源分配:需通过 Ray 的 Placement Group 显式分配 GPU,避免资源冲突 244。 版本兼容性:vLLM 与 R...
4. 分布式设置 --distributed-executor-backend 说明:设置分布式推理的执行后端。 选项:ray,mp(多进程) 默认值:ray(如果安装了 Ray) 示例: --distributed-executor-backend ray 1. --pipeline-parallel-size 说明:设置流水线并行的阶段数量。 示例: --pipeline-parallel-size 4 1. 5. 前端与安全 --api-key ...
— — enable-prefix-caching — — swap-space=1 — — distributed-executor-backend=ray — ...
distributed_executor_backend=distributed_executor_backend, ) # Add the requests to the engine. @@ -229,8 +231,9 @@ def main(args: argparse.Namespace): args.max_model_len, args.enforce_eager, args.kv_cache_dtype, args.quantization_param_path, args.device, args.enable_prefix_caching, args...
A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs - Dockerfile.ubi: use distributed-executor-backend=mp as default · vllm-project/vllm@6f1bd87
本文参考官方部署方法https://docs.vllm.ai/en/stable/serving/distributed_serving.html1.部署清单部署 nvidia 显卡驱动部署 cuda 12.4部署 nvidia-container-toolkit部署 某种容器环境模型 Qwen2.5-1.5B-Instruct 准备部署 vLLM 镜像2.部署nvidia显卡驱动全新环境可以跳过卸载bash ./NVIDIA-Linux-x86_64-XXXXX.run...
https://docs.vllm.ai/en/stable/serving/distributed_serving.html 1.部署清单 部署nvidia 显卡驱动 部署cuda 12.4 部署nvidia-container-toolkit 部署 某种容器环境 模型Qwen2.5-1.5B-Instruct 准备 部署vLLM 镜像 2.部署nvidia显卡驱动 全新环境可以跳过卸载 ...
简介vLLM是生产级别的大模型推理服务。能够发挥出较高硬件配置的性能。适用于高并发等负载较重的场景。相比之下Ollama是一个本地化的大模型服务。适用的场景为轻量级应用或个...