@文心快码vllm tensor_parallel_size 2 报错 文心快码针对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
world_size = 8, pipeline_model_parallel_size = 4 tensor_model_parallel_size = 2 group_ranks如下图所示,即tp会按0和1卡、2和3卡...划分 print(group_ranks) vllm/distributed/device_communicators/base_device_communicator.py init_model_parallel_group()会返回一个GroupCoordinator类,它是一个用于管理...
model_name_or_path,tensor_parallel_size=2,gpu_memory_utilization=0.95,max_model_len=2048,max_num_seqs=1024 ) gpu_memory_utilization vllm会预先分配显存,默认值是0.9,这和输入的batch size大小无关。 gpu_memory_utilization设置越大,可占用显存越大,就有更多显存可用于 KV 缓存,推理速度也会越快。在显...
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}...
] # 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 = llm.generate(prompts, sampling_params) # 完成推理 for output in outputs: prompt = output.prompt generated_text =...
tensor-parallel-size:张量并行的路数,可以简单地理解为使用多少张卡来推理。 host:监听的主机名,一般是127.0.0.1或者0.0.0.0。本地使用的话前者即可。如果希望公开服务,那么建议使用前者的同时外加反向代理。 port:监听端口号。 served-model-name:提供的 OpenAI 风格的 API 能够接受的模型名称。其他程序在调用模型时...
openai.api_server \ 2--model /root/vllm/models/Qwen1.5-1.8B-Chat \ 3--served-model-name qwen \ 4--host 0.0.0.0 \ 5--port 8000 \ 6--tensor-parallel-size 2 多卡服务运行时,发送下面的http请求,通过watch nvidia-smi命令监控gpu,可以看到多张卡都被使用了。 发送请求 当前示例容器内端口...
llm=LLM(model="facebook/opt-125m",tensor_parallel_size=2)# 初始化LLMoutputs=llm.generate(prompts,sampling_params)# 完成推理foroutputinoutputs:prompt=output.prompt generated_text=output.outputs[0].textprint(f"Prompt: {prompt!r}, Generated text: {generated_text!r}") ...
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) ...
When I deploy a gpt2 model on 4 GPUs with vllm, I got this error: here is my test code: from vllm import LLM, SamplingParams prompts = [ "San Franciso is a" ] llm = LLM(model="gpt2", tensor_parallel_size=2, disable_log_stats=False) outpu...