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
会先询问 Request Tracker 是否有新的 request,并调用 engine的add_request函数也就是_AsyncLLMEngine.add_request,然后调用_AsyncLLMEngine.step_async()。 _AsyncLLMEngine.add_request add_request_async基本只是单纯调用了add_request,因此可以视为一样。 add_request将 prompt 包装为一个 Sequence,并用 SeqenceGr...
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_...
现有的问题与影响大型语言模型 （LLM） 提供了变革性功能，彻底改变了我们与信息交互和自动执行任务的方式。然而，将这些强大的模型从研究环境过渡到强大、可扩展的生产推理服务，尤其是在多节点、多 GPU 配置中，充满了重大挑战。忽视这些复杂性不仅仅是一种不便，它甚至可能在 AI 计划获得牵引力之前就使其瘫痪，从...
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...
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engine_step中，请求被添加到调度器的等待队列，然后按照优先级顺序执行。调度器通过检查请求是否满足条件，决定是否将请求转移到运行队列或进行预处理。每个请求在调度后，会通过execute_model函数执行模型推理...
--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。
ERROR 08-09 11:41:40 async_llm_engine.py:56] request_outputs = await self.engine.step_async(virtual_engine) ERROR 08-09 11:41:40 async_llm_engine.py:56] File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/vllm/engine/async_llm_engine.py", line 253, in step_async ...
`/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 ...
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。左侧为用户界面，展示了离线批处理和在线服务的调用方式。右侧为开发者界面，聚焦于LLMEngine的核心逻辑。开发者界面下的函数，如add_request()和step()，是理解LLMEngine思想的关键。vLLM代码整体...