pipeline_parallel_size: Number of pipeline parallel groups. 参数验证: EngineConfig self.model_config.verify_with_parallel_config(self.parallel_config) 限制: pipeline_parallel_size = parallel_config.pipeline_parallel_
tensor_parallel_size = 4 # 隐藏配置:管道并行大小(暂放) # 管道并行是测试功能。它仅支持在线服务以及 LLaMa、GPT2、Mixtral、Qwen、Qwen2 和 Nemotron 风格的模型。 # pipeline-parallel-size 多服务器多 GPU(张量并行加流水线并行推理):张量并行是指将模型的参数(权重和激活)分割到不同的GPU上。流水线并...
--tensor-parallel-size:指定张量并行度的大小。张量并行是将模型的计算分成若干份,每份由一个 GPU 处理。这个参数的值通常等于使用的 GPU 数量。 --pipeline-parallel-size:指定流水线并行的大小。流水线并行用于模型的逐层并行化,将模型层分配给不同 GPU 处理。 --gpu-memory-utilization:设置 GPU 内存利用率的...
张量并行(Tensor Parallelism):将模型层拆分到多GPU(单节点内),通过NCCL优化通信效率128。 流水线并行(Pipeline Parallelism):跨节点拆分模型层,支持大规模模型部署(如 Qwen2-72B 跨 8 节点)9128。 示例配置: # 启动跨节点服务(2节点,每节点4 GPU) vllm serve /path/to/model \ --tensor-parallel-size 4 \...
--pipeline-parallel-size PIPELINE_PARALLEL_SIZE,-ppPIPELINE_PARALLEL_SIZE 管道阶段的数量。 --tensor-parallel-size TENSOR_PARALLEL_SIZE,-tpTENSOR_PARALLEL_SIZE 张量并行副本的数量。 --max-parallel-loading-workers MAX_PARALLEL_LOADING_WORKERS 分多批次顺序加载模型,以避免在使用张量并行和大型模型时发生RAM...
After that, you can run inference and serving on multiple machines by launching the vLLM process on the head node by setting :code:`tensor_parallel_size` multiplied by :code:`pipeline_parallel_size` to the number of GPUs to be the total number of GPUs across all machines. .. warning::...
if self.world_size > 1: self.world_size = pipeline_parallel_size * self.tensor_parallel_size if self.world_size > 1 and not is_neuron(): Member zhuohan123 Feb 17, 2024 Please comment on why the is_neuron here is needed. Contributor Author liangfu Feb 21, 2024 comment added...
5B-Instruct', tokenizer=None, skip_tokenizer_init=False, tokenizer_mode='auto', trust_remote_code=False, revision=None, code_revision=None, tokenizer_revision=None, download_dir=None, load_format='auto', dtype='auto', kv_cache_dtype='auto', tensor_parallel_size=2, pipeline_parallel_size=...
inferencce pipeline 2. 整体核心模块 vLLM 核心模块之间的结构关系。接下来我们从简单的模块(即输入、采样和输出)开始介绍,最后详细介绍LLM模块。 3. Sequence 句子模块 如上图我们可以看到 vLLM 为输入的句子设计了很多子模块,这些模块的用处各不相同,但是有彼此之间有关系,下面分别详细介绍一下。
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...