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
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,我们可以看到几个关键的错误信息:...
Total number of attention heads(xx)must be divisible by tensor parallel size(4) 大模型头数可以查看大模型config.json中的参数:num_attention_heads。tensor_parallel_size参数需要能被部署的大模型的注意力头数整除。 tensor_parallel_size值一般会使用 2/4/8/16 个数用于模型。 2、Quantization量化 量化(Qua...
Describe the bug Incorrect vLLM tensor-parallel-size calculated by auto-scheduling and causes inference engine error Steps to reproduce In an A800x4 environment, try to deploy ModelScope/OpenGVLab/InternVL2_5-78B-AWQ with --trust-remote-...
tensor_parallel_size参数改为2,使用2张卡; 2.用多线程调用api: def send_request(prompt): response = simple_chat(prompt) return response with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor: executor.map(send_request, test_list) ...
这两天一直被一个问题困扰,用vLLM加载千问时不能开并行(tensor_parallel_size>1),一开就会卡在ray阶段,最初是提示Started a local Ray instance,后来手工启动ray集群,就提示connected to Ray cluster。无论怎样调都无法跑下去,根本不会加载模型,换了各种版本的vllm、transformer、ray、显卡、甚至是用本来可以跑的...
--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...
理论支持论文:Megatron-LM’s tensor parallel algorithm 安装分布式框架 ray 代码语言:shell AI代码解释 pip install ray 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...
vllm 当我设置tensor_parallel_size=2时，发生了一个时间错误,当tensor_parallel_size=2被使用时，输出...
vllm --tensor-parallel-size 2 fails to load on GCP我在qwen72b模型上遇到了同样的问题。