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
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...
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...
model_name_or_path,tensor_parallel_size=2,gpu_memory_utilization=0.95,max_model_len=2048,max_num_seqs=1024 ) gpu_memory_utilization vllm会预先分配显存,默认值是0.9,这和输入的batch size大小无关。 gpu_memory_utilization设置越大,可占用显存越大,就有更多显存可用于 KV 缓存,推理速度也会越快。在显...
tensor_parallel_size 可以指定使用 GPU 的数量。 代码语言:shell AI代码解释 from vllm import LLM llm = LLM("facebook/opt-13b", tensor_parallel_size=4) output = llm.generate("San Franciso is a") Server 指定 GPU 数量 代码语言:shell AI代码解释 python -m vllm.entrypoints.api_server \ --...
此代码将使用Orca-7b模型生成关于黑洞的回答。需要注意的是,这里设置了tensor_parallel_size和gpu_memory_utilization参数来优化性能。 //中转API 通过HTTP调用vLLM 如果你希望通过HTTP调用vLLM,你可以按照以下步骤进行设置: 1.启动vLLM服务器。可以通过以下命令启动: ...
--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...
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: ...
如果 pipeline_parallel_size 和 tensor_parallel_size 的乘积小于或等于可用 GPU 的数量,则将使用“mp”以保持在单个主机上进行处理。否则,如果安装了 Ray,这将默认为“ray”,否则将失败。请注意,tpu 仅支持 Ray 进行分布式推理。 --download-dir DOWNLOAD_DIR...
I'm using VLLM 0.3.0 How I start an async server: python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 --tensor-parallel-size 8 How I do my server call: import json import requests headers = { "Conten...