LLMEngine可以具体分成两个部分：2.1 Centralized Controller Centralized Controller，也就是前文我们所说...
2、使用CUDA API进行内存分配会导致高延迟，因为每次分配都涉及到内核的往返。为了向最终用户隐藏内存分配...
vLLM使用NCCL来实现GPU workers之间的tensor沟通,使用FlashAttention backend,模型weights占5.344GB的内存空间,生成32725个GPU blocks以及2048个CPU blocks,并为模型生成CUDA graph。 下面是这些prompts的输出,大部分输出并不是完整的。 vLLM也可以调用LLM来批量生成embedding. from vllm import LLM # Sample prompts. ...
# 注意升级flash_attn # 这里按照平台具体需要在git选择对应whl包即可,或直接pip install flash_attn flash_attn-2.5.6%2Bcu118torch2.1cxx11abiFALSE-cp38-cp38-linux_x86_64.whl 3. 编译安装 安装的时候可以加一个-v,实际编译耗时还是比较长的。 # 这里nvcc和arc根据自己的cuda路径以及实际硬件GPU情况设置 gi...
PACKAGE_NAME = "vllm_flash_attn" BASE_WHEEL_URL = ( "https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases/download/{tag_name}/{wheel_name}" @@ -106,7 +106,7 @@ def append_nvcc_threads(nvcc_extra_args): if os.path.exists(os.path.join(torch_dir, "include", "ATen", "CUDAGen...
!pip install flash_attn pytest !curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | bash !apt-get install git-lfs 然后下载模型权重 PHI_PATH="TensorRT-LLM/examples/phi" !rm -rf $PHI_PATH/7B !mkdir -p $PHI_PATH/7B && git clone https://huggingface.co/...
flash-attn库安装报错 /home/user/miniconda3/envs/textgen/lib/python3.10/site-packages/flash_attn_2_cuda.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: _ZNK3c106SymIntltEl 修复方法:重新构建 flash-attn库 pip uninstall flash-attn
!pip install flash_attn pytest !curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | bash !apt-get install git-lfs 然后下载模型权重 PHI_PATH="TensorRT-LLM/examples/phi" !rm -rf $PHI_PATH/7B !mkdir -p $PHI_PATH/7B && git clone https://huggingface.co/...
同样的错误也发生在我身上。这个bug还在持续吗？
!pip install flash_attn pytest !curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | bash !apt-get install git-lfs 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 然后下载模型权重 PHI_PATH="TensorRT-LLM/examples/phi" ...