更进一步,我们可以融合 Actor 的训练节点和推理节点实现节点复用来避免 GPU 空闲,因为这两个模块并不会同时工作。 至此我们通过 Ray 和 vLLM 实现了 70B+ 模型的 RLHF训练方案,并且我们的方案是无缝兼容Huggingface Transformers库的,无需像 Megatron-LM 一样手动修改模型结构。 PPO Implementation Tricks 除了系统架...
run ray start --address='nodeip:6379' To connect to this Ray cluster: import ray ray.init() To submit a Ray job using the Ray Jobs CLI: RAY_ADDRESS='http://nodeip:8265' ray job submit --working-dir . -
vLLM支持多种深度学习框架,如PyTorch和TensorFlow,并且可以与Ray无缝集成,使得我们可以方便地在大规模分布式环境中进行训练。 二、构建RLHF全量训练框架 环境准备:首先,我们需要准备多台机器,并安装Ray和vLLM。Ray可以通过pip直接安装,而vLLM则需要根据具体使用的深度学习框架进行安装。 模型定义:接下来,我们需要定义RLH...
外面的虚线代表ray cluster Driver(ray的说法)代码会创建一个ray deployment,这个deployment主要作用是使用fastapi做一个rest的实现,后期对外提供rest服务。注意,这个deployment没有分配GPU,默认分配一个CPU. 在Rest wrapper这个ray deployment中bind(ray说法)另外一个ray deployment:Worker wrapper,这个deployment的主要作用是...
深入解析vllm与Ray框架在分布式推理中的应用 > ### 摘要 > 随着大型语言模型(LLM)规模的扩大,单个GPU难以容纳整个模型。例如,Qwen-14B-Chat模型权重约为28GB,而NVIDIA A10 GPU显存仅为24GB。为解决这一问题,分布式推理成为关键。通过将模型分割并部署到多台A10机器上,每台加载模型的一半,可实现高效推理。vllm...
Ray是一个开源的分布式计算框架,它提供了丰富的API,使得开发者能够轻松地构建并行和分布式应用程序。Ray支持多种编程模型,包括任务并行、Actor模型、以及基于数据流的编程模型。这使得Ray能够很好地适应各种复杂的计算场景,包括机器学习模型的训练。 二、vLLM模型介绍 vLLM(Very Large Language Model)是指那些参数规模超...
这两天一直被一个问题困扰,用vLLM加载千问时不能开并行(tensor_parallel_size>1),一开就会卡在ray阶段,最初是提示Started a local Ray instance,后来手工启动ray集群,就提示connected to Ray cluster。无论怎样调都无法
Hi all, thanks for making such a great repo! I noticed that installing vllm from source now installs ray==2.6.1 and this results in the following error when trying to run an api_server: python3 -m vllm.entrypoints.api_server Traceback (m...
nohup ray start --head --node-ip-address 0.0.0.0 --num-gpus 8 --block &> ray.log & # 提交 Ray 任务 ray job submit --address="http://127.0.0.1:8265" \ --runtime-env-json='{"working_dir": "/openrlhf", "pip": "/openrlhf/requirements.txt"}' \ ...
[2024/10] We have just created a developer slack (slack.vllm.ai) focusing on coordinating contributions and discussing features. Please feel free to join us there! [2024/10] Ray Summit 2024 held a special track for vLLM! Please find the opening talk slides from the vLLM teamhere. Learn...