self.use_async_output_proc = False return Async output processing不支持PP并行。 3. 流程 3.1 模型执行流程 3.1.1 step_async 入口: _AsyncLLMEngine->step_async 先简单粗暴来看step()和step_async()的diff。 仔细看只有两个区别: async 支持virt
asyncio.create_task(self.engine_step(ve)) for ve in range(pipeline_parallel_size) ] has_requests_in_progress = [True] * pipeline_parallel_size 当有请求时,会按照PP配置数量,创建requests_in_progress,持有PP_size个engine.step(ve)的消息。 后续会通过: async with asyncio_timeout(ENGINE_ITERATION_...
vllm serve 命令用于启动与 OpenAI 兼容的服务器。 usage: vllm serve [-h] [--host HOST] [--port PORT] [--uvicorn-log-level {debug,info,warning,error,critical,trace}] [--allow-credentials] [--allowed-origins ALLOWED_ORIGINS] [--allowed-methods ALLOWED_METHODS] [--allowed-headers ALLOWED_...
低效的部署会导致这些资源严重利用不足，其中 GPU 处于空闲状态或远低于其容量运行。不正确的内存管理（例如，对于 KV 缓存）可能会导致频繁的内存不足 （OOM） 错误或需要过度预置。负面影响：这直接转化为虚高的云账单或本地硬件上的资本支出浪费。每次推理的成本变得高得令人望而却步，这使得 AI 服务在经济上不...
1. 获取参数：创建LLM或AsyncLLMEngine类，配置包括设备、模型、缓存等参数。选择分布式框架Ray根据是否多卡。2. 创建Engine：初始化GPUExecutor，该类管理GPU任务和cache处理。创建LLMEngine，构建组件如TokenizerGroup、Detokenizer和GPUExecutor。3. 初始化环境与加载模型：统计内存，加载模型，并根据量化参数...
asyncLLMEngine的执行流程涉及调度器、块空间管理器和块分配器。当有请求时，它会调用AsyncIterator生成请求并管理输出流。同时，请求跟踪器会将请求放入队列并触发事件，使得引擎循环获取和处理新的请求。引擎循环中，asyncLLMEngine.run_engine_loop会等待新请求事件，如果有请求则调用engine_step执行。在...
has_requests_in_progress = await self.engine_step() ^^^ File "/server9/cbj/programming/anaconda3/envs/vllm_server/lib/python3.11/site-packages/vllm/engine/async_llm_engine.py", line 393, in engine_step request_outputs = await self.engine...
--disable-async-output-proc 禁用异步输出处理。这可能会导致性能下降。 --disable-custom-all-reduce 参见ParallelConfig。 --disable-fastapi-docs 禁用FastAPI 的 OpenAPI 模式、Swagger UI 和 ReDoc 端点。 --disable-frontend-multiprocessing 如果指定,将在与模型服务引擎相同的进程中运行 OpenAI 前端服务器。
`/reset_prefix_cache` "VLLM_SERVER_DEV_MODE": lambda: bool(int(os.getenv("VLLM_SERVER_DEV_MODE", "0"))), # Controls the maximum number of requests to handle in a # single asyncio task when processing per-token outputs in the # V1 AsyncLLM interface. It is applicable when ...
1.2 API Server For Online ServingvLLM使用uvicorn部署fastapi app实例来实现异步请求处理，核心处理逻辑封装在AsyncLLMEngine类中。掌握LLMEngine的内部逻辑对于理解vLLM的两种调用方式至关重要。总结理解vLLM的两种调用方式与内核引擎（LLMEngine）之间的关系，我们借助vLLM团队的PPT可视化呈现这一关系。左侧...