ParallelConfig 用于分布式执行的配置类 __init__(...)方法 def __init__( self, pipeline_parallel_size: int, tensor_parallel_size: int, worker_use_ray: bool, max_parallel_loading_workers: Optional[int] = None, disable_custom
--max-parallel-loading-workers <workers> 按批次顺序加载模型,避免大型模型在张量并行时因RAM不足而崩溃。 --max-model-len 模型上下文长度。如果未指定,将自动从模型配置中派生。如果使用多卡,那么设置这个可以均衡的加载模型大小,确保每张卡上的使用量相近。单卡确保空间足够的情况下,可不进行设置。 --max-model...
mp}][--worker-use-ray][--pipeline-parallel-size PIPELINE_PARALLEL_SIZE][--tensor-parallel-size TENSOR_PARALLEL_SIZE][--max-parallel-loading-workers MAX_PARALLEL_LOADING_WORKERS][--ray-workers-use-nsight][--block-size{8,16,32}][--enable-prefix-caching...
2024-03-06 14:01:56 | ERROR | stderr | AttributeError: 'Namespace' object has no attribute 'max_parallel_loading_workers' Andy1018added thebugSomething isn't workinglabelMar 6, 2024 zRzRzRzRzRzRzRclosed this asnot plannedWon't fix, can't repro, duplicate, staleMar 6, 2024 ...
--max-parallel-loading-workers MAX_PARALLEL_LOADING_WORKERS:指定最大并发加载工作数。默认为 4。 --block-size {8,16,32}:指定块大小。默认为 16。 --seed SEED:指定随机种子。默认为 None。 --swap-space SWAP_SPACE:指定交换空间的大小。默认为 4GB。 --max-num-batched-tokens MAX_NUM_BATCHED_...
max_parallel_loading_workers=int(os.getenv("PARALLEL_LOADING_WORKERS", 2)), # Number of parallel workers to load the model concurrently. pipeline_parallel_size=int(os.getenv("PIPELINE_PARALLELISM", 1)), # Number of pipeline parallelism stages; typically set to 1 unless using model parallelism...
parallel_config的配置如下,pp=1,tp=2,world_size=2 {'pipeline_parallel_size': 1, 'tensor_parallel_size': 2, 'worker_use_ray': True, 'max_parallel_loading_workers': None, 'disable_custom_all_reduce': False, 'tokenizer_pool_config': None, 'ray_workers_use_nsight': False, 'placement_...
--tensor-parallel-size:并行推理数,建议和GPU个数相同。 --gpu-memory-utilization:GPU显存使用率。 --kv-cache-dtype:KV量化类型。 --max-num-seqs:一次推理最多能处理的sequences数量。 --max-num-batched-tokens:一次推理最多能处理的tokens数量。
max_context_len_to_capture: Maximum context len covered by CUDA graphs. When a sequence has context length larger than this, we fall back to eager mode. disable_custom_all_reduce: See ParallelConfig """ def __init__( self, model: Union[nn.Module, Dict], # mod...
相同的问题，在V100上使用Meta-Llama-3-8B时，预期吞吐量约为30个tokens/s,但有时仅为11.3个tokens...