三、vLLM参数配置 1、tensor_parallel_size分布式推理 2、Quantization量化 3、enforce-eager 4、gpu-memory-utilization 5、max-model-len 6、OOM 一、背景介绍 大模型推理引擎就像是大型AI模型的加速工具,帮助AI模型在实际使用时更快地响应,同时减少计算机资源消耗。具备对模型的计算图进行优化、支持多种硬件平台(如...
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。在显存足够的情况下,gp...
3.--gpu-memory-utilization 0.9 这个参数设置了每个 GPU 最大的显存使用比例为 90%。如果 GPU 上的显存容量较大(例如 24GB 或 40GB),通常设置为 0.9 是安全的,但如果显存较小,或者你有多个进程在同时使用 GPU,可能会导致Out of Memory错误。 建议: 确保每个 GPU 上的显存足够,并且没有其他进程占用显存。
张量并行是将模型的计算分成若干份,每份由一个 GPU 处理。这个参数的值通常等于使用的 GPU 数量。 --pipeline-parallel-size:指定流水线并行的大小。流水线并行用于模型的逐层并行化,将模型层分配给不同 GPU 处理。 --gpu-memory-utilization:设置 GPU 内存利用率的上限,通常为 0 到 1 之间的浮点数(如0.9表示...
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 ...
--gpu-memory-utilization <fraction>:GPU内存使用率的比例,介于0到1之间。 bash --gpu-memory-utilization 0.9 4. 安全与信任参数 --trust-remote-code:信任来自Hugging Face的远程代码。 bash --trust-remote-code 5. 数据类型与加载格式 --dtype <data_type>:模型权重和激活的数据类型,如...
参数调整过程 默认gpu-memory-utilization(0.9)时,日志中输出的# GPU blocks为0。 No available memory for the cache blocks. Try increasing gpu_memory_utilization when initializing the engine. —— --gpu-memory-utilization 0.95 调整gpu-memory-utilization为0.95后,# GPU blocks: 271,271 * 16 = 4336,...
vllm预分配显存，可以设置--gpu_memory_utilization,参考以下链接https://github.com/modelscope/swift/...
华为云帮助中心为你分享云计算行业信息,包含产品介绍、用户指南、开发指南、最佳实践和常见问题等文档,方便快速查找定位问题与能力成长,并提供相关资料和解决方案。本页面关键词:gpu显存。