附录:基于vLLM(v0.3.2)不同模型推理支持的max-model-len长度说明 基于vLLM(v0.3.2)部署推理服务时,不同模型推理支持的max-model-len长度说明如下面的表格所示。如需达到以下值,需要将--gpu-memory-utilization设为0.9,qwen系列、qwen1.5系列、llama3系列模型还需打开词表切分配置export US
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...
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...
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,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。 以llama2-13b为例,NPU卡显存为32GB时,至少...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 vllm serve "defog/sqlcoder-70b-alpha" --tensor-parallel-size 8 --gpu-memory-utilization 0.9 --max-model-len 8192 --cpu-offload-gb 0 --swap-space 8 1. 在使用vLLM部署模型时,命令看起来整体没有明显的错误,但是有几个细节可能需要注意,以确保部署顺...
--gpu-memory-utilization 0.95 \ --max-model-len 16384 1. 2. 3. 4. 5. 6. (4) 性能监控 日志分析:关注Avg prompt throughput(提示词吞吐量)和GPU KV cache usage(显存利用率)47。 NVIDIA-smi:实时监控各节点 GPU 负载和显存占用122。
05, max_tokens=512)llm = LLM(model="output_merged",dtype="half",gpu_memory_utilization=0.95...
OOM)和低gpu_memory_utilization(无可用缓存块内存)@mars-ch,如果你尝试使用较小的max_model_len呢？
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(v0.6.0)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 来自:帮助中心 查看更多 → 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 不...
包含KV缓存比例因子的JSON文件路径。当KV缓存数据类型为FP8时,通常应当提供此文件。否则,KV缓存比例因子默认为1.0,可能导致准确性问题。FP8_E5M2(未缩放)仅在CUDA版本大于11.8时支持。在ROCm(AMD GPU)上,相反,支持FP8_E4M3以满足常见的推理标准。 --max-model-len MAX_MODEL_LEN ...