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...
其中woker_use_ray的值来自配置,但如果当pipeline_parallel_size*tensor_parallel_size也就是pp和tp的值都有的时候,worker_use_ray必须是true的,pp和tp的默认值子在vllm/engine/arg_utils.py中都为1,那当前的并行状况就是在1张显卡上进行并行,也就是不并行,但还是调用ray来配置并行化操作: def __init__( ...
from vllm import LLM, SamplingParams prompts = [ "Have you followed marsggbo in Zhihu?", "你一键三连了吗?" ] # 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 = ...
当tensor_parallel_size=2被使用时，输出结果为：
当tensor_parallel_size=2被使用时，输出结果为：
--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...
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...
Your current environment vllm version: '0.5.0.post1' 🐛 Describe the bug When I set tensor_parallel_size=1, it works well. But, if I set tensor_parallel_size>1, below error occurs: RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subproc...
Assign vllm+cpu 后端(无 gpu 硬件)时,tensor_parallel_size 应该默认设置成 1 而不是 cuda_count(等于 0) #3207 Sign in to view logs Summary Summary Jobs issue_assign Run details Usage Workflow file Triggered via issue November 14, 2024 08:07 qinxuye commented on #2552 042eb5b ...
--pipeline-parallel-size PIPELINE_PARALLEL_SIZE:指定管道并行的大小。默认为 None,表示不使用管道并行。 --tensor-parallel-size TENSOR_PARALLEL_SIZE:指定张量并行的大小。默认为 None,表示不使用张量并行。 --max-parallel-loading-workers MAX_PARALLEL_LOADING_WORKERS:指定最大并发加载工作数。默认为 4。 --...