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
获取模型最大序列长度：首先，系统会读取模型的最大序列长度max_model_len，这是由模型架构决定的。设置...
max_num_seqs越大,能处理的请求数量就会越大,但提升也会有上限,不一定是越大越好: 在2卡上,max_num_seqs设置为1024,相较于256,速度提升19%。 在4卡上,max_num_seqs设置为2048,相较于256,速度提升35%;max_num_seqs设置为4096,相较于256,速度提升33%。 max_model_len 模型的最大生成长度,包含prompt长度...
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CPU、GPU、TPU等)、提供模型压缩、知识蒸馏等技术、优化计算资源的使用等多种特点。 目前有一些主流的大模型推理引擎,...
--max-model-len MAX_MODEL_LEN:指定模型的最大长度。默认为 None,表示不限制。 --worker-use-ray:启用 Ray 分布式训练模式。 --pipeline-parallel-size PIPELINE_PARALLEL_SIZE:指定管道并行的大小。默认为 None,表示不使用管道并行。 --tensor-parallel-size TENSOR_PARALLEL_SIZE:指定张量并行的大小。默认为 ...
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 ...
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(v0.6.3)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 ...
Worker.model：根据vLLM代码，这里写成model_runner会更合适一些。它负责加载模型，并执行推理。Paged...
fromvllmimportLLMllm=LLM(model_name,max_model_len=50,tensor_parallel_size=2)output=llm.generate(text) However, I haven't found a straightforward method within the VLLM library to specify which GPU should be used for each model. 👍 ...
# 自动下载模型时,指定使用modelscope。不设置的话,会从 huggingface 下载 os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE']='True' def get_completion(prompts, model, tokenizer=None, max_tokens=512, temperature=0.8, top_p=0.95, max_model_len=2048):