其中woker_use_ray的值来自配置,但如果当pipeline_parallel_size*tensor_parallel_size也就是pp和tp的值都有的时候,worker_use_ray必须是true的,pp和tp的默认值子在vllm/engine/arg_utils.py中都为1,那当前的并行状况就是在1张显卡上进行并行,也就是不并行,但还是调用ray来配置并行化操作: def __init__( ...
--tensor-parallel-size 8 --worker-use-ray <workers> 使用Ray进行分布式服务,当使用多于1个GPU时会自动设置。 --max-parallel-loading-workers <workers> 按批次顺序加载模型,避免大型模型在张量并行时因RAM不足而崩溃。 --max-model-len 模型上下文长度。如果未指定,将自动从模型配置中派生。如果使用多卡,那么...
--worker-use-ray:启用 Ray 分布式训练模式。 --pipeline-parallel-size PIPELINE_PARALLEL_SIZE:指定管道并行的大小。默认为 None,表示不使用管道并行。 --tensor-parallel-size TENSOR_PARALLEL_SIZE:指定张量并行的大小。默认为 None,表示不使用张量并行。 --max-parallel-loading-workers MAX_PARALLEL_LOADING_...
可通过请求中的guided_decoding_backend参数覆盖。 --distributed-executor-backend{ray,mp}用于分布式服务的后端。当使用多于1个GPU时,如果安装了"ray"将自动设置为"ray",否则设置为"mp"(多进程)。 --worker-use-ray 已弃用,请使用--distributed-executor-backend=ray。 --pipeline-parallel-size PIPELINE_PARALLEL...
--ray-workers-use-nsight 如果指定,则使用 nsight 来分析 Ray 工作程序。 --reasoning-parser {deepseek_r1} 根据您使用的模型选择推理解析器。这用于将推理内容解析为 OpenAI API 格式。`--enable-reasoning` 是必需的。 --response-role RESPONSE_ROLE ...
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...
1. 构建LLM engine时会对Ray集群进行初始化 # ray 集群初始化initialize_ray_cluster(engine_config.parallel_config) parallel_config的配置如下,pp=1,tp=2,world_size=2 {'pipeline_parallel_size': 1, 'tensor_parallel_size': 2, 'worker_use_ray': True, 'max_parallel_loading_workers': None, 'disa...
代码语言:shell AI代码解释 # On head node ray start --head # On worker nodes ray start --address=<ray-head-address> 原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。 如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。 LLM #vLLM #推理 #加速 ...
$ VLLM_USE_SPMD_WORKER=1 VLLM_USE_RAY_COMPILED_DAG=1 python benchmarks/benchmark_throughput.py --output-len 256 --input 256 --model meta-llama/Llama-2-7b-hf -tp 4 --distributed-executor-backend ray Throughput: 17.78 requests/s, 9102.25 tokens/s ...
worker_use_ray=False, pipeline_parallel_size=1, tensor_parallel_size=1, max_parallel_loading_workers=None, ray_workers_use_nsight=False, block_size=16, enable_prefix_caching=False, disable_sliding_window=False, use_v2_block_manager=False, num_lookahead_slots=0, seed=0, swap_space=4, cpu...