1.1 Offline Batched Inference 1.2 API Server For Online Serving 1.3 总结 二、vLLM代码整体架构 2.1 Centralized Controller 2.2 Distributed Workers 三、加载模型与预分配显存 3.1 加载模型 3.2 预分配显存 四、Scheduler调度 五、参考 大家好,这段时间精读了
python examples/offline_inference/basic/chat.py python examples/offline_inference/basic/generate.py 功能 在支持参数传递的脚本中，你可以尝试以下功能。默认生成配置 --generation-config 参数用于指定调用 LLM.get_default_sampling_params() 时加载生成配置的路径。若设置为 'auto'，则从模型路径加载生成配置。若...
尝试使用运行脚本,查看所有可用参数列表。 python examples/offline_inference/basic/classify.py python examples/offline_inference/basic/embed.py python examples/offline_inference/basic/embed.py 聊天(chat)和文本生成(generate)脚本还支持采样参数:,,和。 python examples/offline_inference/basic/chat.py python exa...
「vLLM 学习」Audio Language vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。更多 vLLM 中文文档及教程可访问 →https://vllm.hyper.ai/ 在线运行 vLLM 入门教程：零基础分步指南 源码 examples/offline_inference/audio_language.py # SPDX-License-...
vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了 KV 缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM 中文文档及教程可访问 →https://vllm.hyper.ai/ 在线运行 vLLM 入门教程:零基础分步指南 源码examples/offline_inference/audio_language.py...
Offline Batched Inference(同步,离线批处理) API Server For Online Serving(异步,在线推理服务),在这下面又提供了2种支持的API类型: OpenAI-Compatible API Server(官方推荐):兼容了OpenAI请求格式的server,包括OpenAI Completions API和OpenAI Chat API。
python examples/offline_inference/basic/chat.pypython examples/offline_inference/basic/generate.py 功能 在支持参数传递的脚本中,你可以尝试以下功能。 默认生成配置 --generation-config 参数用于指定调用 LLM.get_default_sampling_params() 时加载生成配置的路径。若设置为 'auto',则从模型路径加载生成配...
1.1 Offline Batched Inference离线批处理中，每次向模型发送推理请求时，需要确保所有成员到齐后再行动，这就是所谓的“同步”过程。在vLLM中，尽管表现为同步形式的离线批处理，其实际的内核引擎（LLMEngine）采用动态调整batch_size的方法，根据显存使用情况灵活变化。例如，系统可以根据当前显存状态，动态...
源码examples/offline_inference/audio_language.py #SPDX-License-Identifier:Apache-2.0""" This example shows how to use vLLMforrunning offline inferencewiththe correct prompt format on audio language models.For most models,the prompt format should follow corresponding examples on HuggingFace model reposit...
* fix: use vllm AsyncLLMEngine to bring true stream Current vLLM implementation uses the LLMEngine, which was designed for offline batch inference, which results in the streaming mode outputing all blobs at once at the end of the inference. This PR reworks the gRPC server to use asyncio ...