一旦我们认为当下空间充足,则调用self._allocate(seq_group)方法,为waiting队列中的这个seq_group实际分配物理块,这时我们就会运用到BlockAllocator,并且BlockAllocator的类型不同(即是否做prefix caching),allocate的方法也会不同。 所以现在,我们就来看self._allocate(seq_group)函数(如何为waiting队列中的seq_group分配...
enable_caching: Whether to enable prefix caching. """ The function is called cache_full_blocks It caches a list of full blocks for prefix caching. This function takes a list of blocks that will have their block hash metadata to be updated and cached....
接下来,我们来看下prefix caching,我们可以看到,代码走的是enable_caching分支,调用了gpu_allocator.allocate来分配block;这个gpu_allocator.allocate需要传入当前block的hash码以及已经被hash处理过的tokens数量。 BlockSpaceManagerV1: allocate 进入hash_of_block这个函数,我们发现vLLM是通过prompt中的token_ids来获取hash...
但是在prefix caching的前提下,我们的优化思想是:即使这个物理块当前没有用武之地,可是如果不久之后来了一个新seq,它的prefix(例如system message)和这个物理块指向的内容高度一致,那么这个物理块就可以被重复使用,以此减少存储和计算开销。 所以,我们设置一个驱逐器(evictor)类,它的free_tables属性将用于存放这些暂时...
Reproduction / 复现过程 本地启动xinference,命令xinference-local -H 0.0.0.0 通过ui启动deepseek-r1模型,使用vLLM引擎,配置enable_prefix_cache:True 启动模型,xinference服务就会报错,不支持这个参数 Expected behavior / 期待表现 可以支持enable_prefix_cache,有需要相同提示词的并发场景,可以明显提升吞吐量 ...
I have seen quite a few different issues withenable_prefix_caching, could anyone comment if the feature actually worked for them? We have a lot of 80-90% repetitive prompts in our use cases so prefix caching provides dramatic speed-up. Would be grateful for any suggestions!
- Prefix Caching是一种优化技术,用于加速数据访问。 - vLLM是一种用于处理数据的技术。 - 其他与数据处理相关的技术有FlashAttention、Mixtral、CUDA GEMM等。 - 其他与数据管理相关的技术有BlockSpaceManager和BlockAllocator。 - 其他与GPU和CPU相关的技术有gpu_allocator和cpu_allocator。 - 其他与数据块管理相关...
python-m vllm.entrypoints.openai.api_server--host0.0.0.0--port8005\--block-size16\--model/home/GLM-4\--dtype float16 \--trust-remote-code \--served-model-name chatglm4-9b \--api-key1234567\--disable-log-requests \--enable-prefix-caching \--max_model_len8192\--enforce-eager ...
vllm [Bug]: enable_prefix_caching 导致持续的非法内存访问错误你能分享你发送的确切提示吗？这个问题...
vllm [Bug]: enable_prefix_caching 导致持续的非法内存访问错误你能分享你发送的确切提示吗？这个问题...