from vllm.executor.ray_gpu_executor import RayGPUExecutor executor_class = RayGPUExecutor elif distributed_executor_backend == "mp": from vllm.executor.multiproc_gpu_executor import (MultiprocessingGPUExecutor)
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...
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 ...
下面是一个在 Kubernetes 上部署 VLLM 模型的示例配置。此部署使用 4 个 GPU，并包含特定的环境变量和...
--distributed-executor-backend{ray,mp,uni,external_launcher}用于分布式模型工作程序的后端,可以是“ray”或“mp”(多进程)。如果 pipeline_parallel_size 和 tensor_parallel_size 的乘积小于或等于可用 GPU 的数量,则将使用“mp”以保持在单个主机上进行处理。否则,如果安装了 Ray,这将默认为“ray”,否则将失败...
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
Expand All@@ -193,4 +193,4 @@ RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \ ENV GRPC_PORT=8033 USER 2000 ENTRYPOINT ["python3", "-m", "vllm_tgis_adapter", "--distributed-executor-backend=mp"] ENTRYPOINT ["python3", "-m", "vllm_tgis_adapter"]...
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...
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...
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 ...