一、引言 vLLM V1 是 vLLM 团队基于 V0 的实践经验并参考工业界其它相关工作提出的最新架构,从 vLLM 0.8.x 版本开始,V1 Engine 将作为 vLLM 启动时的默认选项。相比于 V0,vLLM V1 具有以下优势: 可读性:代码…
vLLM使用NCCL来实现GPU workers之间的tensor沟通,使用FlashAttention backend,模型weights占5.344GB的内存空间,生成32725个GPU blocks以及2048个CPU blocks,并为模型生成CUDA graph。 下面是这些prompts的输出,大部分输出并不是完整的。 vLLM也可以调用LLM来批量生成embedding. fromvllmimportLLM# Sample prompts.prompts=[...
Option 3. Add the vLLM Backend to the Default Triton Container You can install the vLLM backend directly into the NGC Triton container. In this case, please install vLLM first. You can do so by runningpipinstallvllm==<vLLM_version>. Then, set up the vLLM backend in the container wit...
其中要求 num_attention_heads % 显卡数量 == 0 其中,模型权重精度和KV Cache精度在未做量化前一般是 float16 或 bfloat16,即 2 字节;若进行了 int8 或 fp8 量化,则为 1 字节;若进行了 int4 或 nf4 量化,则为 0.5 字节;其他关键参数可以在模型目录的 config.json 文件中找到。
根据vLLM 官方博客vLLM: Easy, Fast, and Cheap LLM Serving with PagedAttention所说: 进行了 NVIDIA A10 GPU 上推理 LLaMA-7 B 和在 NVIDIA A100 GPU(40 GB)上推理 LLaMA-13 B 两个实验,在吞吐量上 vLLM 比最基础的 HuggingFace Transformers 高 24 倍,比 TGI 高 3.5 倍。
backend.INFO 02-2321:55:16 __init__.py:190]Automatically detected platform cuda.(VllmWorkerProcess pid=2994) INFO 02-2321:55:17 multiproc_worker_utils.py:229]Worker ready; awaiting tasks(VllmWorkerProcess pid=2994) INFO 02-2321:55:18 cuda.py:230]UsingFlashAttention backend.(VllmWorker...
--backend vllm \ # --input-len 64 \ --output-len 128 \ --num-prompts 25 \ --seed 2024 \ --dtype float16 \ --max-model-len 512 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 得到的结果如下所示 Throughput: 7.68 requests/s, 1474.75 tokens/s ...
根据vLLM 官方博客 vLLM: Easy, Fast, and Cheap LLM Serving with PagedAttention 所说: 进行了 NVIDIA A10 GPU 上推理 LLaMA-7 B 和在 NVIDIA A100 GPU(40 GB)上推理 LLaMA-13 B 两个实验,在吞吐量上 vLLM 比最基础的 HuggingFace Transformers 高 24 倍,比 TGI 高 3.5 倍。 2.安装 vLLM 首先要...
Your current environment PyTorch version: 2.2.1+cu121 Is debug build: False CUDA used to build PyTorch: 12.1 ROCM used to build PyTorch: N/A OS: Ubuntu 22.04.4 LTS (x86_64) GCC version: (Ubuntu 11.4.0-1ubuntu1~22.04) 11.4.0 Clang version...
使用PageAttention的另一好处是,它允许系统共享KV缓存,因为它将令牌存储在非连续的内存中。这使得LLM在许多应用程序中得以利用。 vLLM的OpenAI兼容服务器 如果你希望快速的使用vLLM启动一个OpenAI兼容的服务器,可以如下执行: 命令行安装: 代码语言:bash AI代码解释 ...