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
from vllm import LLM llm = LLM( 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… xhchen LLM推理加速4:MInference/FlashAttention-3/EAGLE-2/Q-Sparse. etc akaih...发表于LLM(大...打开知乎A...
@文心快码vllm tensor_parallel_size 2 报错 文心快码针对vllm tensor_parallel_size 2报错的问题,我们可以从以下几个方面进行分析和解决: 确认上下文和框架: 首先,确认你正在使用的vllm框架的版本和上下文环境。不同的版本和环境设置可能会导致不同的行为和错误。 查找相关错误信息和日志: 根据提供的错误日志,我们...
--pipeline-parallel-size (-pp) <size>:流水线并行阶段的数量,有助于在多个GPU间分配计算任务。 --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...
--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: --model模型参数的地址,可以是本地的也可以是云端的,本处为本地加载这个模型 tensor-parallel-size张量并行的个数,本地有8卡,所以设置8 (注意...
–max-model-len 模型上下文长度。如果未指定,将自动从模型配置中推导。 –worker-use-ray 使用Ray进行分布式服务,当使用超过1个GPU时将自动设置。 –pipeline-parallel-size (-pp) 管道阶段的数量。 –tensor-parallel-size (-tp) 张量并行副本的数量。 –max-parallel-loading-workers 以多个批次顺序加载模型,以...
2.--tensor-parallel-size 8 --tensor-parallel-size 8表示将张量并行化到 8 个 GPU 上。这个设置和你的CUDA_VISIBLE_DEVICES参数相符,但是有几点需要确认: 你是否已经确认模型可以支持 8-way 的张量并行?某些模型可能没有完全优化以支持高并行度。
llm = LLM(model="facebook/opt-125m", tensor_parallel_size=2) # 初始化 LLM outputs = llm.generate(prompts, sampling_params) # 完成推理 for output in outputs: prompt = output.prompt generated_text = output.outputs[0].text print(f"Prompt: {prompt!r}, Generated text: {generated_text!r...
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代码解释 # On head node ray start --head # On ...
] # 输入prompts sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_k=50) # 采样策略 llm = LLM(model="facebook/opt-125m", tensor_parallel_size=2) # 初始化 LLM outputs = llm.generate(prompts, sampling_params) # 完成推理 for output in outputs: prompt = output.prompt generated_text =...