其中woker_use_ray的值来自配置,但如果当pipeline_parallel_size*tensor_parallel_size也就是pp和tp的值都有的时候,worker_use_ray必须是true的,pp和tp的默认值子在vllm/engine/arg_utils.py中都为1,那当前的并行状况就是在1张显卡上进行并行,也就是不并行,但还是调用ray来配置并行化操作: def __init__( ...
pipeline_parallel_size:设置为 8,以在8个 GPU 上进行模型并行。 tensor_parallel_size:也可以设置为 8,来充分利用所有 GPU。 4. 运行 vLLM 服务器 使用以下命令启动 vLLM 服务器: AI检测代码解析 vllm serve "defog/sqlcoder-70b-alpha" --pipeline-parallel-size 8 --tensor-parallel-size 8 --host 0....
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_size architectures = getattr(self.hf_config, "architectures", []) if not all(arch ...
--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...
--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...
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...
world_size > 1: 395 + self.world_size = pipeline_parallel_size * self.tensor_parallel_size 396 + # Ray worker is not supported for Neuron backend. 397 + if self.world_size > 1 and not is_neuron(): 390 398 self.worker_use_ray = True 391 399 self._verify_args() 392 400...
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...
tensor_parallel_size=1, pipeline_parallel_size=1, disable_custom_all_reduce=False, quantization=None, enforce_eager=False, kv_cache_dtype=auto, quantization_param_path=None, device_config=cuda, decoding_config=DecodingConfig(guided_decoding_backend='outlines'), observability_config=ObservabilityConfig(...