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...
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...
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...
我终于让--tensor-parallel-size 2正常工作了。经过对许多模型的测试，它是可靠的。@chrisbraddock Could...
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:
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
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...
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-...
llm = LLM(model="/hy-tmp/tigerbot-70b-chat-v4-4k", tensor_parallel_size=8, trust_remote_code=True) # Move the model to GPUs llm = torch.nn.DataParallel(llm, device_ids=list(range(num_gpus))) # Generate outputs outputs = llm.module.generate(prompts, sampling_params) ...
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 \ --...