4、gpu-memory-utilization gpu-memory-utilization:控制GPU显存使用量的百分比。 如果设置的值过高,可能会导致GPU内存不足,影响模型的性能或者导致程序崩溃;如果设置的值过低,可能会导致GPU内存没有得到充分利用,影响模型的运行效率。 默认值为0.9。 5、max-model-len 模型的上下文长度(context length)指模型在生成响应...
model_name_or_path,tensor_parallel_size=2,gpu_memory_utilization=0.95,max_model_len=2048,max_num_seqs=1024 ) gpu_memory_utilization vllm会预先分配显存,默认值是0.9,这和输入的batch size大小无关。 gpu_memory_utilization设置越大,可占用显存越大,就有更多显存可用于 KV 缓存,推理速度也会越快。在显...
Memory profiling results:duration=11.82seconds,total_gpu_memory=11.88GiB,initial_memory_usage=6.15GiB,peak_torch_memory=6.54GiB,memory_usage_post_profile=6.20GiB,non_torch_memory=1.05GiB,kv_cache_size=2.50GiB,gpu_memory_utilization=0.85. 因为这里需要进行模型推理,所以卡住了,这时候我才意识到,看一下n...
另外对于同一个句子生成多个回答的情况,VLLM会将不同的逻辑块映射为一个物理块,起到节省显存提高吞吐的作用。 值得注意的是,VLLM会默认将显卡的全部显存预先申请以提高缓存大小和推理速度,用户可以通过参数gpu_memory_utilization控制缓存大小。 首先安装VLLM: pip install vllm import os os.environ['VLLM_USE_MO...
值得注意的是,VLLM会默认将显卡的全部显存预先申请以提高缓存大小和推理速度,用户可以通过参数gpu_memory_utilization控制缓存大小。 首先安装VLLM: pip install vllm import os os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE'] = 'True' from vllm import LLM, SamplingParams ...
值得注意的是,VLLM会默认将显卡的全部显存预先申请以提高缓存大小和推理速度,用户可以通过参数gpu_memory_utilization控制缓存大小。 首先安装VLLM: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 pip install vllm 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 importos os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE']='True'from vllm...
值得注意的是,VLLM会默认将显卡的全部显存预先申请以提高缓存大小和推理速度,用户可以通过参数gpu_memory_utilization控制缓存大小。 首先安装VLLM: pip install vllm import os os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE'] = 'True' from vllm import LLM, SamplingParams ...
值得注意的是,VLLM会默认将显卡的全部显存预先申请以提高缓存大小和推理速度,用户可以通过参数gpu_memory_utilization控制缓存大小。 首先安装VLLM: pip install vllm import os os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE'] = 'True' from vllm import LLM, SamplingParams ...
值得注意的是,VLLM会默认将显卡的全部显存预先申请以提高缓存大小和推理速度,用户可以通过参数gpu_memory_utilization控制缓存大小。 首先安装VLLM: pipinstallvllm 1. importos os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE']='True'from vllmimportLLM, SamplingParams ...
针对vLLM 0.2版本以前的可以影响推理吞吐的几个配置项的详细说明如下: 配置项值说明gpu_memory_utilization0-1的范围。是个百分比的概念用来指定GPU的利用率。通过它和profiling的最大占用GPU空间来估算GPU和CPU…