batch_size=len(input_tokens)max_query_len=max(query_lens)max_prefill_seq_len=max(prefill_seq_lens,default=0)max_decode_seq_len=max(decode_seq_lens,default=0) batch_size就是此次调度需要处理的TOKEN数量。(input_tokens.extend()) max_query_len是seq中间最长的TOKEN处理个数。 这里block_tables进...
1. 内存管理总览 LLM的内存管理的核心就是对KV Cache的管理。最朴素的KV Cache的管理方式是对每个Sentence 都开辟MaxSeqLen的KV Cache(MaxSeqLen通常为几K),在多batch下所需的KV Cache 大小为[Batch, SeqLen, n_head*head_size],但是每个Sentence 的Prompt+output token 长度变化很大,如果全部按照MaxSeqLen开辟...
--exllama-max-seq-len:指定Exllama的最大序列长度。 --exllama-gpu-split:指定Exllama的GPU划分。 --exllama-cache-8bit:启用Exllama的8位缓存。 --enable-xft:启用XFT。 --xft-max-seq-len:指定XFT的最大序列长度。 --xft-dtype:指定XFT的数据类型。 --model-names:指定要加载的模型文件的名称...
在常规的推理框架中,当我们的服务接收到一条请求时,它会为这条请求中的prompts分配gpu显存空间,其中就包括对KV cache的分配。由于推理所生成的序列长度大小是无法事先预知的,所以大部分框架会按照(batch_size, max_seq_len)这样的固定尺寸,在gpu显存上预先为一条请求开辟一块连续的矩形存储空间。然而,这样的分配方...
tokenizer='/data-ai/model/llama2/llama2_hf/Llama-2-13b-chat-hf', tokenizer_mode=auto, revision=None, tokenizer_revision=None, trust_remote_code=False, dtype=torch.float16, max_seq_len=4096, download_dir=None, load_format=auto, tensor_parallel_size=1, quantization=None, enforce_eager=Fals...
我们假设max_seq_len = 8,所以当第1条请求(prompt1)过来时,我们的推理框架为它安排了(1, 8)大小的连续存储空间。 当第2条请求(prompt2)过来时,同样也需要1块(1, 8)大小的存储空间。但此时prompt1所在的位置上,只剩3个空格子了,所以它只能另起一行做存储。对prompt3也是同理。
--max-context-len-to-capture MAX_CONTEXT_LEN_TO_CAPTURE 由CUDA图覆盍的最大上下文长度。当序列的上下文长度大于此长度时,我们将回退到急切模式。(已弃用。请改用--max-seq-len-to-capture) --max-seq-len-to-capture MAX_SEQ_LEN_TO_CAPTURE ...
max_seq_len=8192, download_dir=None, load_format=auto, tensor_parallel_size=1, disable_custom_all_reduce=False, quantization=None, enforce_eager=true, kv_cache_dtype=auto, quantization_param_path=None, device_config=cuda, decoding_config=DecodingConfig(guided_decoding_backend='outlines'), seed...
max_model_len:Optional[int], )->int: """Get and verify the model's maximum length.""" derived_max_model_len=float("inf") possible_keys=[ # OPT "max_position_embeddings", # GPT-2 "n_positions", # MPT "max_seq_len", # ChatGLM2 ...
INFO 01-24 14:52:52 llm_engine.py:72] Initializing an LLM engine with config: model='gpt2', tokenizer='gpt2', tokenizer_mode=auto, revision=None, tokenizer_revision=None, trust_remote_code=False, dtype=torch.float16, max_seq_len=1024, download_dir=None, load_format=auto, tensor_paral...