2 * self.num_kv_heads) * tp_size * self.head_size self.output_sizes = [ self.num_heads * self.head_size * tp_size, # q_proj self.num_kv_heads * self.head_size * tp_size, # k_proj self.num_kv_heads * self.head_size * tp_size, # v_proj ] 尤其是output_size和outputs_...
--pipeline-parallel-size (-pp) <size>:流水线并行阶段的数量,有助于在多个GPU间分配计算任务。 --tensor-parallel-size (-tp) <size>:张量并行副本数量,用于在单个GPU内部分割模型参数,加速计算。 日志与调试 --disable-log-stats, --disable-log-requests:禁用统计日志记录和请求日志功能,减少不必要的日志输...
vLLM 0.5.1 H100 x8 NVLINK 模型Llama3 70Bgradient 1048k TRT-LLM 和 vLLM 均开启 chunked context + TP_size = 8 和设置 max_batch_size = 1 ,其他选项默认值。 测试数据集 使用InfiniteBench 提供的passkey(大海捞针) 脚本 https://github.com/OpenBMB/InfiniteBench/blob/main/data/construct_synthetic...
1、并行解码突破自 Transformer-Decoder 架构下的回归限制，缓解 Generation 过程bandwidth bound 问题。2、与单纯增加 Generation 过程的 batch-size 相比，并行解码是通过降低每一条请求的延时来增加吞吐，可以保证更低的 TPOT。3、与增加 memory bandwidth 的异构方案相比，并行解码不需要异构化集群，部署成本更低，系...
注意: GLOO_SOCKET_IFNAME、TP_SOCKET_IFNAME和NCCL_SOCKET_IFNAME环境变量的值eth0为网卡名称,需要根据实际情况填写,如果两台机器的网卡名称不同,那么在不通机器上build镜像的时候,需要改为对应机器的网卡名称。 准备文件 AI检测代码解析 #!/bin/bashNODE_TYPE="$1"# Should be head or workerHEAD_NODE_ADDRE...
--tensor-parallel-size8:指定多 GPU 并行推理的 GPU 数量 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 使用API进行推理 API接口 启动服务后,可以通过HTTP请求调用API,以下是VLLM提供的API接口,前提是启动模型能支持相关功能! AI检测代码解析 INFO 02-18 01:54:55 launcher.py:29]Route: /openapi.json, Methods: GET, ...
_tp_size % self._infer_tp_size != 0: yangguangthu 昨天19:52 链接地址 tp增大不要在两处校验 表态 回复 查看详情 yangguangthu 对 文件进行评论 对+115 行的评论 mindspeed_rl/workers/resharding/vllm_weight_container.py 115 "Not implemented for infer_tp > train_tp when dp is 1.")...
--tensor-parallel-size TENSOR_PARALLEL_SIZE,-tpTENSOR_PARALLEL_SIZE 张量并行副本的数量。 --max-parallel-loading-workers MAX_PARALLEL_LOADING_WORKERS 分多批次顺序加载模型,以避免在使用张量并行和大型模型时发生RAM OOM。 --ray-workers-use-nsight ...
Prefill 优化的主要目标是降低 TTFT,优化用户使用体验,这里常用的优化是多卡并行,例如 TP 和 SP,来降低 TTFT,Taco-LLM 在此基础上使用 GPU & CPU 结合多级缓存的 Prefix Cache 技术,让一部分的 prompt token 通过查找历史的 kv-cache 获得,而不用参与 Prefill 阶段的计算,减少计算量,从而降低 TTFT。这项技术...
Prefill 优化的主要目标是降低 TTFT,优化用户使用体验,这里常用的优化是多卡并行,例如 TP 和 SP,来降低 TTFT,Taco-LLM 在此基础上使用 GPU & CPU 结合多级缓存的 Prefix Cache 技术,让一部分的 prompt token 通过查找历史的 kv-cache 获得,而不用参与 Prefill 阶段的计算,减少计算量,从而降低 TTFT。这项技术...