在initialize_model_parallel()中,通过init_model_parallel_group()来初始化了TP分组信息,并用了一个global变量来记录。 initialize_model_parallel() 以8卡,4路流水线并行,2路张量并行为例: world_size = 8, pipeline_model_parallel_size = 4 tensor_model_p
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...
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:...
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...
如果在多台机器上部署,确保每台机器的 GPU 都配置好,并且 CUDA 环境能够识别所有的 GPU。 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:
和tensor_parallel_size为1时表现一致 感觉不是模型文件的原因,也不是glm-4模型的问题,我用qwen的模型一样会有这个问题,当2卡的vllm出现kv空间不足的warning时就会出现感叹号。我在vllm的仓库了发现了类似的issue Qwen1.5-14B-Chat使用vllm==0.3.3版本在Tesla V100-PCIE-32GB显卡上部署结果全部是感叹号,无结果...
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 ...
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-...
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。