A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs - [Misc] Use vllm-flash-attn instead of flash-attn (#4686) · Alexei-V-Ivanov-AMD/vllm@89579a2
376 + GIT_REPOSITORY https://github.com/vllm-project/flash-attention.git 377 + GIT_TAG 013f0c4fc47e6574060879d9734c1df8c5c273bd 378 + GIT_PROGRESS TRUE 379 + ) 358 380 endif() 381 + 382 + # Set the parent build flag so that the vllm-flash-attn library does not redo ...
flash attention库中的flash_attn_varlen_func函数。。。 在PREFILL阶段,k,v对应的是连续的block位置。 由于GPU_CACHE是一次申请的,那么也可以近似认为k,v这也是连续内存。实际处理的时候会有保护。 继续往下走,来看: GitHub - Dao-AILab/flash-attention: Fast and memory-efficient exact attention 的实现 对应:...
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/mi...
!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 $PHI_PATH/7B && git clone https://huggingface.co/...
MAX_JOBS=8 pip install flash-attn --no-build-isolation pip install vllm==0.4.0.post1 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 直接安装 vLLM 会安装 CUDA 12.1 版本。 AI检测代码解析 pip install vllm 1. 如果我们需要在 CUDA 11.8 的环境下安装 vLLM,可以使用以下命令,指定...
!pip install flash_attn pytest !curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | bash !apt-get install git-lfs 然后下载模型权重 PHI_PATH="TensorRT-LLM/examples/phi"!rm-rf$PHI_PATH/7B !mkdir-p$PHI_PATH/7B && gitclonehttps://huggingface.co/microsoft/Ph...
!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 AI检测代码解析
pip uninstall flash-attn FLASH_ATTENTION_FORCE_BUILD=TRUE pip install flash-attn OpenAI格式API部署 部署命令 还是在一台8卡的3090上,我们可以通过一行命令,部署TigerBot模型: python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model="/hy-tmp/tigerbot-70b-chat-v4-4k"\ ...
pip install flash-attn 3. 部署模型 首先我们需要下载需要的模型,如果不下载的话,默认的模型会从huggingface的模型库中下载。这里我们本地模型的地址是/data/nlp/models/llama3_7b_instruct。那么只需要执行以下代码。 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0nohup python-mvllm.entrypoints.openai.api_server--model/data/nlp/mode...