如下图所示,LLMEngine主要有两部分构成,右边部分包括Worker、CacheEngine和ModelRunner等重要的类,它们在LLMEngine的初始化阶段就会用到,工作内容包括模型加载,KV Cache初始化等等,这是本文中重点;左边部分包括Scheduler和BlockSpaceManger,用于调度用户请求,并在过程中管理显存和内存,这部分发生在LLMEngine的(generate)生成...
method)driver_worker_output=driver_worker_method(*args,**kwargs)# Get the results of the workers.return[driver_worker_output]+[output.get()foroutputin
#!/bin/bash # Check for minimum number of required arguments if [ $# -lt 4 ]; then echo "Usage: $0 docker_image head_node_address --head|--worker path_to_hf_home [additional_args...]" exit 1 fi # Assign the first three arguments and shift them away DOCKER_IMAGE="$1" HEAD_NO...
它可以在vLLM框架的顶层概览中，我们了解到vLLM是一个基于python+cuda实现的强大系统，被广泛应用于自然语言处理和机器学习领域。它具有整体结构清晰、功能齐全的特点，通过LLMEngine、Scheduler、BlockSpaceManager、Worker和CacheEngine等模块的相互配合，实现了高效的推理和内存管理。在深入解析部分，我们详细介绍了每个模块...
因为要支持不同的llm 库或加速库,比如Transformer、vllm等,且不同的llm在一些细节上有差异,因此推理侧必须有一个统一的LLM 抽象,在Fastchat里是XXModelWorker,在xinference 里是XXLLM 将python llm 库 api化,一个api 要有一个api handler 函数,一般抽象为一个对象 作为api handler的载体,这个对象持有上面的Xx...
pip3 install "fschat[model_worker,webui]" python3 -m fastchat.serve.controller 在新的terminal中启动: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 FASTCHAT_USE_MODELSCOPE=true python3 -m fastchat.serve.model_worker --model-path qwen/Qwen-1_8B-Chat --revision v1.0.0 之后在新的term...
vLLM 框架的调用流程可以分为初始化阶段和推理阶段两个主要部分。整个流程涉及多个核心组件的协同工作,包括 LLM Engine、Worker、Scheduler、ModelRunner 等类。以下是端到端完整调用链路的详细分析: 用户API 调用 ↓ LLMEngine 初始化 ↓ 模型加载与配置初始化 ...
vLLM 采用一种集中式调度器(scheduler)来协调分布式 GPU 工作器(worker)的执行。KV 缓存管理器由 PagedAttention 驱动,能以分页方式有效管理 KV 缓存。具体来说,KV 缓存管理器通过集中式调度器发送的指令来管理 GPU 工作器上的物理 KV 缓存内存。 PagedAttention ...
第二步启动model_worker(llm) 第二步代替方案(vllm) 第三步openai服务启动 第四步验证 引言 本次是对上一节内容的补充,因为有的大模型是没有提供openai的类似api接口项目,只孤零零的提供了一个模型,所以通过上一节的部署方式是行不通的。为了解决这个问题使用了FastChat项目。多说一句话网上比较成熟的Langchain...
We now offer a pre-built Docker Image for the vLLM Worker that you can configure entirely with Environment Variables when creating the RunPod Serverless Endpoint: Stable Image:runpod/worker-vllm:0.2.3 Development Image:runpod/worker-vllm:dev ...