Triton flash attention 目前不支持滑动窗口 attention。如果使用半精度，请使用 CK flash-attention 来支持滑动窗口。若要使用 CK flash-attention 或 PyTorch naive Attention，请使用此标志 export VLLM_USE_TRITON_FLASH_ATTN=0 来关闭 triton flash attention。理想情况下，PyTorch 的 ROCm 版本应与 ROCm 驱动程序...
Triton flash attention 目前不支持滑动窗口 attention。如果使用半精度,请使用 CK flash-attention 来支持滑动窗口。 若要使用 CK flash-attention 或 PyTorch naive Attention,请使用此标志export VLLM_USE_TRITON_FLASH_ATTN=0来关闭 triton flash attention。 理想情况下,PyTorch 的 ROCm 版本应与 ROCm 驱动程序版...
TensorRT-LLM是NV发布的一个推理引擎。llm被编译成TensorRT后与triton服务器一起部署并支持多GPU-多节点推理和FP8。 我们将比较HF模型、tensorrt模型和TensorRT-INT8模型(量化)的执行时间、ROUGE分数、延迟和吞吐量。 我这里在Linux上安装Nvidia-container-toolkit,初始化GitLFS(用于下载HF Models),并下载所需的软件包...
vLLM is flexible and easy to use with: Seamless integration with popular Hugging Face models High-throughput serving with various decoding algorithms, includingparallel sampling,beam search, and more Tensor parallelism and pipeline parallelism support for distributed inference ...
TensorRT-LLM是NV发布的一个推理引擎。llm被编译成TensorRT后与triton服务器一起部署并支持多GPU-多节点推理和FP8。 我们将比较HF模型、tensorrt模型和TensorRT-INT8模型(量化)的执行时间、ROUGE分数、延迟和吞吐量。 我这里在Linux上安装Nvidia-container-toolkit,初始化Git LFS(用于下载HF Models),并下载所需的软件包...
TensorRT-LLM是NV发布的一个推理引擎。llm被编译成TensorRT后与triton服务器一起部署并支持多GPU-多节点推理和FP8。 我们将比较HF模型、tensorrt模型和TensorRT-INT8模型(量化)的执行时间、ROUGE分数、延迟和吞吐量。 我这里在Linux上安装Nvidia-container-toolkit,初始化Git LFS(用于下载HF Models),并下载所需的软件包...
TensorRT-LLM是NV发布的一个推理引擎。llm被编译成TensorRT后与triton服务器一起部署并支持多GPU-多节点推理和FP8。 我们将比较HF模型、tensorrt模型和TensorRT-INT8模型(量化)的执行时间、ROUGE分数、延迟和吞吐量。 我这里在Linux上安装Nvidia-container-toolkit,初始化Git LFS(用于下载HF Models),并下载所需的软件包...
VLLM_USE_MODELSCOPE: bool = False VLLM_RINGBUFFER_WARNING_INTERVAL: int = 60 VLLM_INSTANCE_ID: Optional[str] = None VLLM_NCCL_SO_PATH: Optional[str] = None LD_LIBRARY_PATH: Optional[str] = None VLLM_USE_TRITON_FLASH_ATTN: bool = False LOCAL_RANK: int = 0 CUDA_VISIBLE_DEVICES:...
export VLLM_USE_TRITON_FLASH_ATTN=0 export VLLM_FP8_PADDING=1 export VLLM_FP8_ACT_PADDING=1 export VLLM_FP8_WEIGHT_PADDING=1 export VLLM_FP8_REDUCE_CONV=1 vllm serve /models/models--amd--Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8-KV/ --swap-space 16 --disable-log-requests --tensor-parallel...
这个时候,我们可以指定TRITON_CACHE_DIR环境变量,把Triton生成的中间IR文件给保存下来,进行分析。 exportTRITON_CACHE_DIR=$(pwd)/cache pytest -s test_merge_attn_states.py# Triton生成的中间IR cache文件cache git:(dev)✗ tree . . ├── ALGAAi8N-ErdaDbXXL8N91RokvTI-e8O2oEwd0SL3N0 │ └── ...