vllm是一个优秀的大模型推理框架,它具备如下优点:易于使用,且具有最先进的服务吞吐量、高效的注意力键值内存管理(通过PagedAttention实现)、连续批处理输入请求、优化的CUDA内核等功能(摘自qwen使用手册)。 为了深刻的理解vllm,我将写系列文章来解析,内容包括:1)小试牛刀,使用vllm来推理和部署一种大模型;2)深入理解...
2、使用 vLLM 加载 Qwen 量化模型 import os, math, numpy as np os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0" import vllm llm = vllm.LLM( "/input0/Qwen2.5-3B-Instruct-AWQ", quantization="awq", tensor_parallel_size=1, gpu_memory_utilization=0.95, trust_remote_code=True, dtype="half", en...
pip install -U vllm 2、使用 vLLM 加载 Qwen 量化模型 import os, math, numpy as np os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0" import vllm llm = vllm.LLM( "/input0/Qwen2.5-3B-Instruct-AWQ", quantization="awq", tensor_parallel_size=1, gpu_memory_utilization=0.95, trust_remote_code=Tr...
1、进入工作空间后,我们新建一个终端,本教程已安装好了 vLLM,无需再进行安装。 可以使用以下命令在 jupyter notebook 下安装 vLLM。 #!pip install-Uvllm 2、使用 vLLM 加载 Qwen 量化模型 importos,math,numpyasnp os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"importvllm llm=vllm.LLM("/input0/Qwen2.5-...
该教程为在 RTX4090 上使用 vLLM 加载 AWQ 量化 Qwen2.5-3B-Instruct。 对于每个测试问题,我们使用训练数据检索一组「支持」它的类似问题。 考虑「construct」和「subject」等内容 使用一组类似的问题,我们创建了一个可以馈送到我们的模型的对话 在对话中使用最近支持的 chat() 功能 ...
找一处空间足够大的地方。需要约 40 GB 空闲空间来存放 INT4 量化的 72B 模型权重,最好是固态硬盘,从而获得最快的模型加载速度。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-...
vllm 部署 qwen 1. 解释“vllm”和“qwen”的含义以及二者之间的关系 vllm:vllm(versatile large language model)是一个高效易用的大语言模型推理服务框架。它支持多种常见的大语言模型,包括qwen,并通过一系列优化技术(如paged attention、动态批量推理、模型量化等)来提高推理效率。 qwen:qwen(通义千问)是阿里云...
serve /root/autodl-tmp/Qwen/Qwen2___5-1___5B-Instruct 模型加载路径 --quantization awq 如果部署量化模型,即模型后缀为 AWQ,需要加上 vllm_use_v1=1 写在最开头,代表境变量为1,表示你希望使用 vLLM 的 V1 API 版本。这通常涉及到API的设计,这个参数加上了,我这里不仅掉不通,一调就挂了,或者没...
Ollama 默认下载的模型为 int4 量化版本(如Qwen2.5-14B模型权重从 9GB 压缩至 4.7GB),显著减少显存需求26。而 vLLM 通常使用原始 FP16/BF16 模型,显存占用更高(例如 Qwen2.5-14B 在 vLLM 中需要 39GB 显存,而 Ollama 仅需 11GB)。 优化的显存管理 ...
与Hugging Face 无缝集成:支持 50+主流模型(如 LLaMA、Qwen、Mistral、XVERSE 等)。 OpenAIAPI兼容:可直接替换 OpenAI 接口,提供标准API 服务(如/v1/completions)。 灵活的部署选项:支持流式输出、前缀缓存、多 LoRA 适配及离线批量推理。 6. 解码算法多样性 ...