迄今为止用的最快,效果最好的大模型推理加速框架,没有之一,所以必须记录下来。 一.docker-compose启动脚本 此脚本重点对command中的参数进行分析记录。 version: '3' services: vllm-openai: image: 127.0.0.1:9999/test/vllm/vllm-openai:0.1 ulimits: stack: 67108864
vllm docker-compose version:'3'services:moonlit-vllm-qwen-hotvideo:image:vllm/vllm-openai:v0.6.2container_name:hitvideos_apirestart:alwayscommand:["--served-model-name","qwen2.5-14b-hitvideos","--model","/root/models/Qwen2.5-14B-Insruct-GPTQ-Int4-1113",# "--api-key", "sk-zZVAfG...
1. 安装 Docker Desktop 访问Docker 官方网站,下载并安装 Docker Desktop for Windows。 安装完成后,启动 Docker Desktop。 2. 下载 vLLM 的 Docker 镜像 打开命令提示符或终端。 执行以下命令来下载 vMLL 的 Docker 镜像: docker pull vllm/vllm-openai:latest 3. 创建 docker-compose.yml 文件 在你希望运行...
Several k8s app manifest and docker compose files in Examples repo support vLLM: $ GenAIExamples$ find -iname '*vllm*.yaml' ./EdgeCraftRAG/docker_compose/intel/gpu/arc/compose_vllm.yaml ./ChatQnA/docker_compose/intel/cpu/xeon/compose_vllm.yaml ./ChatQnA/docker_compose/intel/hpu/gaudi/...
docker-compose.yml README MIT license Welcome to vLLM Windows Home! This repository contains a Docker Compose setup for running vLLM on Windows. With this setup, you can easily run and experiment with vLLM on Windows Home. Enjoy the state-of-the art LLM serving throughput on your Windows ...
1、安装docker和docker compose 2、安装dify 下载源码 git clone https://github.com/langgenius/dify.git 进入Dify 源代码的 Docker 目录 cd dify/docker 复制环境配置文件 cp .env.example .env 启动Docker 容器 根据你系统上的 Docker Compose 版本,选择合适的命令来启动容器。你可以通过$ docker compose ve...
在使用vllm server启动的推理框架进行模型调用时,你可以根据不同的需求和问题,调整多个参数来优化结果的质量和性能。以下是你可以考虑的常用参数: 1. Temperature 作用:控制生成文本的多样性。较低的温度(如0.2)会使模型更保守,生成更确定的输出,而较高的温度(如0.8或1.0)会使输出更具创意和多样性。
cat>/data/vllm/docker-compose.yml<<"EOF"services:ray_vllm:image:ray_vllm:latest container_name:ray_vllm restart:always network_mode:host ipc:host shm_size:'30G'environment:# 网卡名 GLOO_SOCKET_IFNAME:ens18 TP_SOCKET_IFNAME:ens18 ...
Dify,安装采用docker: github导入gitee文档; git clone https://github.com/langgenius/dify.git #如果无法科学上网使用github,可以使用gitee cd dify cd docker #相关网络端口配置应该在.env里面配置,本文档采用默认配置 cp .env.example .env docker compose up -d ...
这种方式可以横向扩展(通过 Kubernetes 或 docker-compose 进行调度)也可以纵向扩展(模型 sharding + 并行),而且由于 vLLM 本身就支持 OpenAI API 风格,前端 SDK 不需要做任何适配。 11. 量化模型支持与 vLLM 的实际兼容性:GPTQ、AWQ、MLC vLLM 支持加载权重格式为 Hugging Face Transformers 的大多数量化模型,...