vLLM使用参数--tensor-parallel-size来指定多GPU serving,使用参数tensor_parallel_size来指定多GPU推理。 vLLM依赖Ray或Python原生的multiprocessing来管理分布式。后者只支持单node上的部署,多node上的部署需要Ray。当没有运行在Ray placement group中且该node上的GPU数量满足参数tensor_parallel_size,则默认使用multiproces...
vllm serve /mnt --tensor-parallel-size 8 --trust-remote-code --gpu-memory-utilization 0.8 --max-model-len 30720 --enforce-eager --served-model-name qwen72B vllm常用启动参数解释 vllm serve是启动命令 --tensor-parallel-size 8 # 和卡的数量对应 --trust-remote-code # 是否信任huggingface上的...
5B --tensor-parallel-size 1 --max-model-len 32768 --enforce-eager --port 11111 --api-key token-abc123 测试代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:1 运行 AI代码解释 from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="http://localhost:11111/v1", api_key="token-abc123", ) ...
vllm serve glm-4-9b-chat_path --served-model-name glm4-9b-chat --host xxx --port xxx --max_model_len=128000 --tensor_parallel_size 2 --gpu_memory_utilization 0.4 --trust_remote_code Error Message and Stack Trace (if applicable) Description I try to use vLLM serve and langchain ...
BadRequestError: Error code: 400 - {'object': 'error', 'message': "[{'type': 'extra_forbidden', 'loc': ('body', 'parallel_tool_calls'), 'msg': 'Extra inputs are not permitted', 'input': False}]", 'type': 'BadRequestError', 'param': None, 'code': 400} ...
tensor_parallel_size=tp_size, max_model_len=4096, trust_remote_code=True, enforce_eager=True, dtype="float16", # 如果遇见 OOM 现象,建议开启下述参数 # enable_chunked_prefill=True, # max_num_batched_tokens=8192 ) self.sampling_params = SamplingParams(temperature=temperature, max_tokens=max_...
--tensor-parallel-size 8 \ --gpu_memory_utilization 0.8 \ --enforce-eager \ --dtype float16 下面为部分指令的解读: --tensor-parallel-size指定张量并行的数量,设置为8表示模型将会在8个GPU上进行并行计算,读者需要根据自己机器的实际GPU数量填写 ...
--tensor-parallel-size指定张量并行的数量,设置为8表示模型将会在8个GPU上进行并行计算,读者需要根据自己机器的实际GPU数量填写 通过如下命令进行功能验证: curl -X POST "http://localhost:8080/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ ...
tensor-parallel-size:张量并行的路数,可以简单地理解为使用多少张卡来推理。 host:监听的主机名,一般是127.0.0.1或者0.0.0.0。本地使用的话前者即可。如果希望公开服务,那么建议使用前者的同时外加反向代理。 port:监听端口号。 served-model-name:提供的 OpenAI 风格的 API 能够接受的模型名称。其他程序在调用模型时...
--tensor-parallel-size指定张量并行的数量,设置为8表示模型将会在8个NPU上进行并行计算,读者需要根据在容器启动时制定的NPU数量来填写。 --dtype float16指定模型计算的数据类型为float16(半精度浮点数) 通过CTRL+D回到宿主机后,通过如下命令进行功能验证: ...