例如，ROCM 6.1 上的 vLLM v0.5.3 可以通过以下步骤构建:pip install --upgrade pip# Install PyTorch# 安装 PyTorchpip uninstall torch -ypip install --no-cache-dir --pre torch==2.5.0.dev20240726 --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/rocm6.1# Build & install AMD SMI# ...
DOCKER_BUILDKIT=1 docker build -f Dockerfile.rocm -t vllm-rocm . 要在ROCm 6.1 上为 Radeon RX7900 系列 (gfx1100) 构建 vllm,您应该指定 BUILD_FA ,如下所示: DOCKER_BUILDKIT=1 docker build --build-arg BUILD_FA="0" -f Dockerfile.rocm -t vllm-rocm . 要运行上面的 docker 镜像 vllm-...
安装Triton flash attention for ROCm 按照ROCm/triton 的说明安装 ROCm's Triton flash attention(默认 triton-mlir 分支) 或者,如果您选择使用 CK flash Attention,您可以安装 flash Attention for ROCm 按照ROCm/flash-attention 的说明安装 ROCm's Flash Attention (v2.5.9.post1)。用于 vLLM 的 wheels 也可以...
DOCKER_BUILDKIT=1docker build-f Dockerfile.rocm-t vllm-rocm. 1. 要在ROCm 6.1 上为 Radeon RX7900 系列 (gfx1100) 构建 vllm,您应该指定 BUILD_FA ,如下所示: DOCKER_BUILDKIT=1docker build--build-arg BUILD_FA="0"-f Dockerfile.rocm-t vllm-rocm. 1. 要运行上面的 docker 镜像 vllm-rocm,...
格瑞图:vLLM-0002-入门 02-使用 ROCm 安装 1、入门 03-快速教程 - Quickstart This guide shows how to use vLLM to: 本教程展示如何使用 vLLM 来: run offline batched inference on a dataset; 01.在数据集上运行离线批量推理; build an API server for a large language model; ...
ENV LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/opt/rocm/lib/:/libtorch/lib: ENV CPLUS_INCLUDE_PATH=$CPLUS_INCLUDE_PATH:/libtorch/include:/libtorch/include/torch/csrc/api/include/:/opt/rocm/include/: # Install ROCm flash-attention RUN if [ "$BUILD_FA" = "1" ]; then \ mkdir libs \ && cd...
vLLM: A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs - vllm-rocm/requirements-rocm.txt at v0.4.0.post1-rocm · EmbeddedLLM/vllm-rocm
Currently, the ROCm version of vLLM supports Mistral and Mixtral only for context lengths up to 4096. 注:当前 ROCm 版本的 vLLM 对 Mistral 和 Mixtral 的上下文长度仅支持到 4096。 Tip The easiest way to check if your model is supported is to run the program below: ...
AMD在2024年8月8日发布了ROCm 6.2版本,进一步巩固了其在人工智能(AI)和高性能计算(HPC)领域的领导地位。此次更新带来了五大核心功能的提升,旨在提升性能、效率和可扩展性,帮助开发人员
vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了 KV 缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多 vLLM 中文文档及教程可访问 →https://vllm.hyper.ai/ vLLM 支持采用 ROCm 6.1 的 AMD GPU。依赖环境 操作系统:Linux Python:3.8 -- 3.11 GPU:MI200s (gfx90a)、MI300 (gfx 人工智能 编译...