modelscope download --model 'Qwen/QwQ-32B' --local_dir './cache/huggingface_vllm/QwQ-32B' LLM模型启动 常用vllm serve参数说明; CUDA_VISIBLE_DEVICES=6,7 \ vllm serve ./cache/huggingface_vllm/QwQ-32B \ --tensor-parallel-
在ragflow.yml配置文件中指定 vLLM 作为生成模型: llm: provider: vllm endpoint: "http://localhost:8000" 1. 2. 3. 1.3 性能优化 使用--gpu-memory-utilization 0.9控制显存占用。 启用连续批处理(--enforce-eager)提升吞吐量 。 2. 通过 Xinference 接入本地模型 Xinference 是一个支持分布式推理的框架,...
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...
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,...
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 ...
另外对于同一个句子生成多个回答的情况,VLLM会将不同的逻辑块映射为一个物理块,起到节省显存提高吞吐的作用。 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_...
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 ...
I am currently facing an issue with using multiple GPUs simultaneously when running inference on vLLM with Xinference. The setup works correctly when using a single GPU with smaller models, but it fails when trying to run multi-GPU inference for larger models. Below is the detailed description...
vLLM.This is an open-source project recently released by folks at UC Berkeley (GitHub). It builds upon Orca’s continuous batching design by taking full control of dynamic memory allocations, allowing it to significantly reduce different forms of GPU memory fragmentation. We test this framework ...