vLLM使用NCCL来实现GPU workers之间的tensor沟通,使用FlashAttention backend,模型weights占5.344GB的内存空间,生成32725个GPU blocks以及2048个CPU blocks,并为模型生成CUDA graph。 下面是这些prompts的输出,大部分输出并不是完整的。 vLLM也可以调用LLM来批量生成embedding. from vllm import LLM # Sample prompts. ...
vLLM 支持 GPT、OPT 和 LLaMA 等各种大小的常用 LLM,包括那些超出单个 GPU 内存容量的 LLM。 研究者基于多种模型和工作负载进行了实验评估,结果表明:相比于当前最佳的系统,vLLM 能在完全不影响准确度的前提下将 LLM 服务吞吐量提升 2-4 倍。而且当序列更长、模型更大、解码算法更复杂时,vLLM 带来的提升还会...
vLLM 使用了块级的内存管理和抢占式的请求调度 —— 这些机制都是配合 PagedAttention 一起设计的。vLLM 支持 GPT、OPT 和 LLaMA 等各种大小的常用 LLM,包括那些超出单个 GPU 内存容量的 LLM。 研究者基于多种模型和工作负载进行了实验评估,结果表明:相比于当前最佳的系统,vLLM 能在完全不影响准确度的前提下将...
Pull requests Actions Projects Security Insights Additional navigation options Files main vllm_nccl .gitignore LICENSE README.md setup.py Latest commit Cannot retrieve latest commit at this time. History History Breadcrumbs vllm-nccl / File metadata and controls ...
以多个随机样本请求为例,当用户从单个输入提示中请求多个随机样本时,可以通过共享prompt部分的KV缓存来最小化内存的使用。然而,在自回归生成阶段,由于不同样本结果及其相关的上下文和位置依赖关系,保持KV缓存的独立是必要的,以避免数据混淆或错误的生成。 解码算法的不同选择会直接影响到KV缓存共享的程度。例如,在使用...
今年六月,来自加州大学伯克利分校等机构的一个研究团队开源了 vLLM(目前已有 6700 多个 star),其使用了一种新设计的注意力算法 PagedAttention,可让服务提供商轻松、快速且低成本地发布 LLM 服务。 在当时的博客文章中,该团队宣称 vLLM 能实现比 HuggingFace Transformers 高 24 倍的吞吐量!
今年六月,来自加州大学伯克利分校等机构的一个研究团队开源了vLLM(目前已有 6700 多个 star),其使用了一种新设计的注意力算法 PagedAttention,可让服务提供商轻松、快速且低成本地发布 LLM 服务。 在当时的博客文章中,该团队宣称 vLLM 能实现比 HuggingFace Transformers 高 24 倍的吞吐量!
今年六月,来自加州大学伯克利分校等机构的一个研究团队开源了vLLM(目前已有 6700 多个 star),其使用了一种新设计的注意力算法 PagedAttention,可让服务提供商轻松、快速且低成本地发布 LLM 服务。 在当时的博客文章中,该团队宣称 vLLM 能实现比 HuggingFace Transformers 高 24 倍的吞吐量!
conda安装:无法正常加载NCCL库,目前不推荐[5][6]。 pip安装:pip install vllm docker安装:vLLM提供官方镜像,Docker Hub as vllm/vllm-openai. 3、vLLM 0.6以后的提升 vLLM 0.6是个大版本更新,吞吐量大幅提升[7]。 在吞吐量和延迟方面进行了优化,与v0.5.3相比吞吐量提高了1.8-2.7倍[8]。 vLLM的性能瓶...
今年六月,来自加州大学伯克利分校等机构的一个研究团队开源了 vLLM(目前已有 6700 多个 star),其使用了一种新设计的注意力算法 PagedAttention,可让服务提供商轻松、快速且低成本地发布 LLM 服务。 在当时的博客文章中,该团队宣称 vLLM 能实现比 HuggingFace Transformers 高 24 倍的吞吐量!