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:ValueError: The numbe
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_parallel()函数实现了模型并行分组的初始化(这里...
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...
Expected behavior / 期待表现 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...
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
--tensor-parallel-size 2 \ --gpu-memory-utilization 0.95 \ --max-model-len 4096 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 直接内存溢出,加载不上。 Valdemardi/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-AWQ modelscope download --model 'Valdemardi/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-AWQ' --local_dir...
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:
vllm --tensor-parallel-size 2 fails to load on GCP我在qwen72b模型上遇到了同样的问题。
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 Jobs issue_assign Run details Usage Workflow file Triggered via issue November 14, 2024 08:07 qinxuye commented on #2552 042eb5b Status Success ...
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 Franciso is a") Server 指定 GPU 数量 代码语言:shell AI代码解释 python -m vllm.entrypoints.api_server \ --...