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
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...
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,...
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...
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...
gpu_memory_utilization=0.25, num_gpu_blocks_override=None, max_num_batched_tokens=None, max_num_seqs=256, max_logprobs=20, disable_log_stats=False, quantization=None, rope_scaling=None, rope_theta=None, hf_overrides=None, enforce_eager=True, max_seq_len_to_capture=8192, disable_custom_...
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。
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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: pip install vllm import os os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE'] = 'True' from vllm import LLM, SamplingParams ...