首先将HF_ENDPOINT环境变量修改为 hf-mirror.com: export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com 然后进行下载: huggingface-cli download --resume-download Qwen/Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4 --local-dir Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4 这会在当前目录中创建一个Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4目录用于保存模...
按照官方的API调用方式https://github.com/QwenLM/vllm-gptq,单卡 GPU H100 80G,fschat框架能接收到请求,但当模型推理耗时较长时,生成的token较多时,会出现Aborted request,最终无法拿到API调用的结果。 问题1:输入Prompt的token长度是3673,任务要求生成的token长度预计在700左右,同一时刻只有1个请求,vllm处理用时...
出现同样的问题,使用qwen2-72b-instruct模型,bf16/awq/gptq int4 int8 均有该问题,输入为长文本(多轮对话,尤其重复问题问多遍)或者极短文本(如vllm测试脚本,只有开始两个字)均非常容易激发这个问题,使用transformer/vllm/lmdeploy推理都会出现。使用默认生成参数,微调频率惩罚、重复惩罚也没有任何改善。如需要,...
qwen1.5-72b-gptq-int4版本: 这里,定义了一个quantization gptq的参数,vllm现在支持量化模型!enforce-eager参数是强制使用eager模型,可以节省显存,有伙伴说,启动这个参数,更稳定了! python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model qwen/Qwen1.5-72B-Chat-GPTQ-Int4 \ --tokenizer qwen/Qwen1.5-72B...
虽然LLM.int8()(以及在某种程度上QLoRA)与原始模型的质量相匹配,但上面提到的int量化方法都没有任何推理加速,尤其是在batch大小大于1的情况下运行时。具体分析,可以参考:https://huggingface.co/Qwen/Qwen-72B-Chat-Int8#%E6%8E%A8%E7%90%86%E9%80%9F%E5%BA%A6%E5%8F%8A%E6%98%BE%E5%AD%98%E4%BD...
vllm属于对显存资源的高效利用，忽略时延的稍微裂化，算是free luanch了.最后回答下qwen 32k报错的问题，...
Fix wrongend_idissue for Qwen #987 Fix a non-stopping generation issue #1118 #1123 Fix wrong link in examples/mixtral/README.md #1181 Fix LLaMA2-7B bad results when int8 kv cache and per-channel int8 weight only are enabled #967 ...
Qwen 2.5 72B的性能超过了AIatMeta Llama 3.1 70B并且与405B相匹配。Qwen 2.5 32B的性能也超过了OpenAI GPT-4o mini。🤯 简而言之: 🚀 9个新模型,参数为0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B和72B,都比之前的模型更好,还有2个数学优化的模型 📈 训练了1800万亿个标记,生成了最多8K个标记和最多128K个标记...
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model ./models--Qwen--Qwen-72B-Chat/snapshots/87272d8b8fabbdd0727c376fe0271f0b5cd10b24 --host 0.0.0.0 --port 8081 --trust-remote-code --served-model-name qwen-72b-chat --tensor-parallel-size=4 --gpu-memory-utilization 0.98 --dtype b...
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