--tensor-parallel-size 2 \ --gpu-memory-utilization 0.8 \ --max-model-len 8192 \ --host 0.0.0.0 \ --port 8082 \ --served-model-name "QwQ-32B" \ --api-key "EMPTY" 启动成功截图 模型服务验证 python openAI api验证 defchat_op
max_model_len=32000, gpu_memory_utilization=0.8, n_gpu=8) 是因为还需要其它的配置参数吗?能否出一份文档详细介绍下部署模型时可能用到的各个参数? 肯定是走了,8张卡的显存都快占满了,占用比例和gpu_memory_utilization=0.8基本一致 会不会和vllm版本有关系? 我在另一台服务器上用0.4.0版本的vllm部署,...
Dify 连接失败:检查 API 地址和端口,确保防火墙放行 。 OOM 错误:降低--gpu-memory-utilization或启用 CPU offload 。 模型加载慢:使用XINFERENCE_MODEL_SRC=modelscope加速下载 。
xinference launch --endpoint http://0.0.0.0:9000 --model-name Qwen1.5-32B-Chat --model-format pytorch --model-engine vllm --gpu_memory_utilization 0.9 --n-gpu 4 图形界面 除了命令行模式,Xinference还有图形界面更方便部署模型 直接打开http://0.0.0.0:9000 注册模型 可以看到注册完之后,在custom...
值得注意的是,VLLM会默认将显卡的全部显存预先申请以提高缓存大小和推理速度,用户可以通过参数gpu_memory_utilization控制缓存大小。 首先安装VLLM: pip install vllm import os os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE'] = 'True' from vllm import LLM, SamplingParams ...
值得注意的是,VLLM会默认将显卡的全部显存预先申请以提高缓存大小和推理速度,用户可以通过参数gpu_memory_utilization控制缓存大小。 首先安装VLLM: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install vllm 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import os os.environ['VLLM_USE_MODEL...
值得注意的是,VLLM会默认将显卡的全部显存预先申请以提高缓存大小和推理速度,用户可以通过参数gpu_memory_utilization控制缓存大小。 首先安装VLLM: pipinstallvllm 1. importos os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE']='True'from vllmimportLLM, SamplingParams ...
值得注意的是,VLLM会默认将显卡的全部显存预先申请以提高缓存大小和推理速度,用户可以通过参数gpu_memory_utilization控制缓存大小。 首先安装VLLM: pip install vllm import os os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE'] = 'True' from vllm import LLM, SamplingParams ...
gpu_memory_utilization: float = 0.9, cpu_swap_space: int = 0, cache_dtype: str = "float16", ) -> Tuple[int, int]: """Simply returns max_num_seqs as num_gpu_blocks, 0 as num_cpu_blocks.""" num_gpu_blocks = self.scheduler_config.max_num_seqs num_cpu_blocks = 0 return num...
in a batch has completed generation, Orca implementsiteration-levelscheduling where the batch size is determined per iteration. The result is that once a sequence in a batch has completed generation, a new sequence can be inserted in its place, yielding higher GPU utilization than static batching...