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(contex
分离Tokenizer 到独立 CPU 节点,减少 GPU 进程等待时间。 3. 关键优化方向 3.1 显存管理优化 调整块分配策略根据请求长度分布调整 block_size,例如: from vllm import EngineArgs engine_args = EngineArgs( model="meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf", block_size=32, # 增大块大小适配长序列 gpu_memory_util...
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...
每个GPU 的显存和模型大小相匹配。--tensor-parallel-size 8会将模型划分到 8 个 GPU 上,确保每个 GPU 都有足够的显存来加载模型和处理数据。 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,...
基于vLLM(v0.6.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大max-model-len长度,不代表最佳性能。
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 运行 AI代码解释 pip install vllm 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import os os.environ['VLLM_USE_MODEL...
显存优化:通过--gpu-memory-utilization控制显存占用(默认0.9),支持动态批处理提升吞吐量47122。 通信优化:配置NCCL_SOCKET_IFNAME指定高速网卡,减少跨节点延迟(如 InfiniBand)3228。 (3) 生产级工具链 Ray 集群集成:通过 Ray 管理多节点资源,支持动态扩缩容和故障恢复2795。
Vllm指定某块GPU运行模型是这样的 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 CUDA_VISIBLE_DEVICES=6vllm serve/home/ly/qwen2.5/Qwen2-VL-7B-Instruct--dtype auto--tensor-parallel-size1auto--api-key123--gpu-memory-utilization0.5--max-model-len5108--enable-auto-tool-choice--tool-call-pa...
以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服 来自:帮助中心 查看更多 → 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM(v0.5.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,...
VLLM(Very Large Language Model Inference)是一个 高性能、优化显存管理 的大模型推理引擎。它的目标是 最大化推理吞吐量,并降低显存消耗,让大语言模型(LLMs)在 单卡或多 GPU 服务器 上运行得更高效。 VLLM 的核心优势: 高吞吐量:支持批量推理,减少 token 生成延迟,高效 KV ...