--cpu-offload-gb 说明:允许将部分模型权重或中间结果卸载到 CPU 内存中,模拟 GPU 内存扩展。 默认值:0(禁用 CPU 卸载)。 示例: --cpu-offload-gb 128 1. --gpu-memory-utilization 说明:指定 GPU 内存利用率,值为 0-1 的小数。 默认值:0.9 示例: --gpu-memory-utilization 0.8
# 启动 vllm 并将其放在后台执行 vllm serve DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B --tensor-parallel-size 4 --gpu_memory_utilization 0.95 --port 6006 & # 输出后台进程的 PID echo "vllm server is running in the background with PID $!" 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 步骤说明: 这段脚本将vllm s...
Vllm指定某块GPU运行模型是这样的 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 CUDA_VISIBLE_DEVICES=6vllm serve/home/ly/qwen2.5/Qwen2-VL-7B-Instruct--dtype auto--tensor-parallel-size1auto--api-key123--gpu-memory-utilization0.5--max-model-len5108--enable-auto-tool-choice--tool-call-pa...
此时,vLLM进程会独占一个终端。 如果需要在后台运行,可以使用nohup命令搭配&使程序在后台运行,防止进程因终端关闭而终止,适合长期稳定运行的场景。 nohup vllm serve /root/deepseek \ --trust-remote-code\ --tensor-parallel-size1\ --max-model-len4096\ --gpu-memory-utilization0.9\ --served-model-named...
执行启动命令: vllm serve ./qwen --tensor-parallel-size 8 --host 127.0.0.1 --port 6006 --served-model-name Qwen2-72B-Instruct --api-key xxx --gpu-memory-utilization 0.95 --max_model_len 8192 --enforce-eager 具体含义,可查看 vllm常用参数总结_vllm参数详解-CSDN博客。vllm部署千问参考vll...
值得注意的是,VLLM会默认将显卡的全部显存预先申请以提高缓存大小和推理速度,用户可以通过参数gpu_memory_utilization控制缓存大小。 首先安装VLLM: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install vllm 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import os os.environ['VLLM_USE_MODEL...
vllm serve ./Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4 \ --tensor-parallel-size 2 \ --host 127.0.0.1 \ --port 6006 \ --served-model-name Qwen2-72B-Instruct \ --api-key xxx \ --gpu-memory-utilization 0.95 \ --max_model_len 4096 \
值得注意的是,VLLM会默认将显卡的全部显存预先申请以提高缓存大小和推理速度,用户可以通过参数gpu_memory_utilization控制缓存大小。 首先安装VLLM: pip install vllm import os os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE'] = 'True' from vllm import LLM, SamplingParams ...
值得注意的是,VLLM会默认将显卡的全部显存预先申请以提高缓存大小和推理速度,用户可以通过参数gpu_memory_utilization控制缓存大小。 首先安装VLLM: pip install vllm import os os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE'] = 'True' from vllm import LLM, SamplingParams ...
= CacheEngine.get_cache_block_size( block_size, self.model_config, self.parallel_config) #@ add the self.gpu_mem_pre_occupied to fix the evaluation num_gpu_blocks = int( (total_gpu_memory * gpu_memory_utilization - peak_memory + self.gpu_mem_pre_occupied) // cache_block_size) .....