启动vllmserver 时可以结合多个参数以获得最佳性能。例如: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 vllm serve "defog/sqlcoder-70b-alpha" \ --tensor-parallel-size 8 \ --pipeline-parallel-size 1 \ --gpu-memory-utilization 0.9 \ --cpu-o
在vllm上层接口可以直接通过参数tensor_parallel_size设置,来将模型分布在 tensor_parallel_size 个 GPU 上进行并行计算,每个 GPU 负责处理模型的一部分张量。 vllm中与tp并行有关的操作主要在vllm/distributed中。 vllm/distributed/parallel_state.py initialize_model_parallel()函数实现了模型并行分组的初始化(这里...
Reproduction / 复现过程 1.将basic_demo中的openai_api_server中的 engine_args = AsyncEngineArgs( model=MODEL_PATH, tokenizer=MODEL_PATH, # 如果你有多张显卡,可以在这里设置成你的显卡数量 tensor_parallel_size=1, dtype="bfloat16", trust_remote_code=True, # 占用显存的比例,请根据你的显卡显存大小...
Server 指定 GPU 数量 代码语言:shell AI代码解释 python -m vllm.entrypoints.api_server \ --model facebook/opt-13b \ --tensor-parallel-size 4 分别在一个主节点和多个工作节点安装 ray 并运行服务。然后在主节点运行上述的 Server,GPU 数量可以指定为集群内所有的 GPU 数量总和。 代码语言:shell AI代码...
max_num_batched_tokens越大,能处理的tokens数量也就越大,但vllm内部会根据max_model_len自动计算max_num_batched_tokens,所以可以不设置这个值。 tensor_parallel_size 张量并行时需要使用的GPU数量,使用多个GPU推理时,每个GPU都有更多的内存可用于 KV 缓存,能处理的请求数量更多,速度也会更快。
--tensor-parallel-size (-tp) <size>:张量并行副本数量,用于在单个GPU内部分割模型参数,加速计算。 日志与调试 --disable-log-stats, --disable-log-requests:禁用统计日志记录和请求日志功能,减少不必要的日志输出,提升性能。 --max-log-len:在日志中打印的最大提示字符数或提示ID数目,便于控制日志大小。 从...
--tensor-parallel-size8:指定多 GPU 并行推理的 GPU 数量 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 使用API进行推理 API接口 启动服务后,可以通过HTTP请求调用API,以下是VLLM提供的API接口,前提是启动模型能支持相关功能! INFO 02-18 01:54:55 launcher.py:29]Route: /openapi.json, Methods: GET, HEAD ...
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model="/hy-tmp/tigerbot-70b-chat-v4-4k"\ --tensor-parallel-size 8 \ --served-model-name"tigerbot"\ --chat-template tiger_template.jinja \ --host 0.0.0.0 \ --port 8080 这里面的参数意思如下: ...
vllm+cpu 后端(无 gpu 硬件)时,tensor_parallel_size 应该默认设置成 1 而不是 cuda_count(等于 0) #3207 Sign in to view logs Summary Jobs issue_assign Run details Usage Workflow file Triggered via issue November 14, 2024 08:07 qinxuye commented on #2552 042eb5b Status Success ...
启动多卡server:(启动容器时要挂在多卡,例如两卡) Python 复制 1python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ 2--model /root/vllm/models/Qwen1.5-1.8B-Chat \ 3--served-model-name qwen \ 4--host 0.0.0.0 \ 5--port 8000 \ 6--tensor-parallel-size 2 多卡服务运行时,发送下面的http请求...