• 2025-01-11VLLM - 快速且便宜的 LLM 服务
    这是一个高效易用的大型语言模型推理引擎,专为解决推理速度慢、资源利用率低等问题而设计。它基于PyTorch和CUDA,并结合内存优化算法(PagedAttention)、计算图优化和模型并行技术,大幅降低GPU内存占用,并充分利用多GPU资源提升推理性能。同时,vLLM与HF模型无缝兼容。支持在
  • 2025-01-09Triton+vllm
    用mindie工具benchmark测试大模型性能时,发现它要用Triton接口,原本用vllm部署的openai接口用不了。尝试用triton+vllm来部署大模型。原理就是使用triton做代理,用vllm做backbend推大模型。按照官网的指引做:1、创建相关目录及文件创建目录结构,如果使用已下载的权
  • 2025-01-08利用 vLLM 手撸一个多模态RAG系统
    利用vLLM实现多模态RAG系统本文将深入探讨如何使用vLLM构建多模态信息检索与生成(MultimodalRAG)系统,以实现对包含文本、图像和表格的文档的有效处理和智能问答。如果您想了解更多关于自然语言处理或其他技术领域的信息,请关注我们的公众号柏企科技圈。一、多模态R
  • 2025-01-07vllm 安装踩坑记录
    不太确定最直接简单的安装方法是什么,可以采用如下步骤安装:环境:cuda12.2,其他库的版本可以按如下requirements文件中指定的版本更新1.从git链接下载最新的vllm本地包到自定义目录./vllm_source_code/,依次安装该目录下requirements-build.txt等多个requirements文件中的依赖库,注意
  • 2024-12-18【AI安全漏洞】VLLM反序列化漏洞分析与保姆级复现(附批量利用)
    #CVE-2024-9052环境需要Linux(这里使用kali)、Anaconda首先安装Anaconda前言最好使用linux,如果使用windows可能会产生各种报错(各种各种各种!!!),最好使用Anaconda,方便独立管理虚拟机使用conda创建虚拟机、python要求3.10condacreate-nvllm_beampython=3.10-y启动该虚拟机
  • 2024-12-14为了改一行代码,我花了10多天时间,让性能提升了40多倍---Pascal架构GPU在vllm下的模型推理优化
    ChatGPT生成的文章摘要这篇博客记录了作者在家中使用Pascal显卡运行大型模型时遇到的挑战和解决方案。随着本地大型模型性能的提升,作者选择使用vllm库进行推理。然而,作者遇到了多个技术难题,需要自行编译vllm和PyTorch,以支持Pascal架构的显卡。编译过程中,作者深入研究了显卡不支持
  • 2024-11-30自然语言处理:第六十九章 大模型推理框架神器 - VLLM部署篇
    本人项目地址大全:Victor94-king/NLP__ManVictor:CSDNofManVictor官方文档:WelcometovLLM!—vLLM项目地址:vllm-project/vllm:Ahigh-throughputandmemory-efficientinferenceandservingengineforLLMs写在前面:笔者更新不易,希望走过路过点个关注和赞,
  • 2024-12-12让文案生成更具灵活性!OpenAI发布会:ChatGPT新功能canvas画布编辑
    ​​OpenAI最近在2024年12月发布了canvas画布编辑功能,这是一项用途广泛的创新工具,专为需要高效创作文案的用户设计。无论是职场人士、学生还是创作者,这项功能都能帮助快速生成、优化和编辑文案,提升效率的同时提高内容质量。特别是对于职场人士,它可以显著简化日常工作中
  • 2024-12-09电子商城项目中的成本管理挑战与应对策略
    在IT公司担任软件项目经理,负责开发一个电子商城项目的过程中,我们遇到了许多挑战,尤其是在项目中期,由于技术问题和需求频繁变更,导致成本超支,并有项目延期的风险。通过运用PMP(项目管理专业人士)成本管理知识和技能,我们成功地控制了成本,并确保了项目的顺利进行。本文将从PMP成本管理的
  • 2024-12-09第十二章:C#同步
    第十二章:同步目录第十二章:同步12.1简介为什么需要同步?什么时候不需要同步?同步的常见应用同步的重要性12.2原子操作简介使用场景代码示例使用Interlocked类1.线程安全地递增、递减和累加2.线程安全地交换值3.比较并交换值4.无锁栈的简单实现原子操作的特点与限制最佳实践1
  • 2024-11-29RabbitMQ 消息确认机制
    RabbitMQ消息确认机制本文总结了RabbitMQ消息发送过程中的一些代码片段,详细分析了回调函数和发布确认机制的实现,以提高消息传递的可靠性。返回回调机制的代码分析主要用途这个代码主要用于设置RabbitMQ消息发送过程中的回调函数,即在消息不能被成功投递到目标队列时的
  • 2024-11-24HCIA-01 数据通信网络基础
    网络通信基本概念1.数据通信是将原始信息通过计算机转换为数据的过程,离不开计算机。2.数据由二进制形成的比特流表示,每个比特(bit)代表信息的基本单位。3.网络工程师关注如何通信,而非数据本身,类似于快递员关注包裹的发送而非包裹内物品。设备通信原理1.通信需要至少两台设
  • 2024-10-16vLLM 推理引擎性能分析基准测试
    文章目录分析步骤案例案例描述测试数据集原始数据〇轮测试(enable-64)一轮测试(enable-128)二轮测试(enable-256)三轮测试(enable-512)四轮测试(enable-2048)五轮测试(enable-4096)六轮测试(enable-8192)七轮测试(disable-256)八轮测试(disable-512)九轮测试(disable-2048)十轮测试(disable-4
  • 2024-10-11开源模型应用落地-从源代码构建和运行vLLM-以满足您更高的需求
    一、前言   通过vLLM源码构建Docker镜像有诸多显著的好处。首先,源码构建能够确保我们使用的是最新的功能,避免版本不一致带来的问题。其次,自定义构建过程使能够根据特定需求优化镜像,比如去除不必要的依赖或者添加自定义配置,从而提高镜像的性能和安全性。此外,Docker容器化的
  • 2024-09-20qwen2.5 vllm推理;openai function call调用中文离线agents使用
    参考:https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen2.5/https://qwen.readthedocs.io/zh-cn/latest/framework/function_call.html#vllm安装:pipinstall-Uvllm-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplevllm-0.6.1.post2运行:</
  • 2024-09-06vllm常用参数总结
    1.VLLM常用参数详解具体参数:OpenAI兼容服务器—vLLM引擎参数—vLLM常用参数:--host主机地址--port端口--model加载的模型路径--trust-remote-code允许模型加载来自huggingface的远程代码--tensor-parallel-size采用的卡数,此处为单机多卡状态
  • 2024-09-06llama_vllm对话问答基础语言模型集合
    LLAMA论文https://arxiv.org/pdf/2302.13971.pdf模型结构LLAMA网络基于Transformer架构。提出了各种改进,并用于不同的模型,例如PaLM。以下是与原始架构的主要区别:预归一化。为了提高训练稳定性,对每个transformer子层的输入进行归一化,而不是对输出进行归一化。使用RMSN
  • 2024-08-24Qwen2-72B的vLLM部署
    今天尝试本地部署了Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4模型,这里记录一下操作的过程。参考:https://qwen.readthedocs.io/zh-cn/latest/deployment/vllm.htmlhttps://docs.vllm.ai/en/stable/serving/openai_compatible_server.htmlhttps://techdiylife.github.io/blog/blog.html?
  • 2024-08-22LLM 推理 & 服务
    目录vLLMPagedAttention:解决内存瓶颈vLLM的安装与使用vLLM加州大学伯克利分校的研究者开源了一个项目vLLM,该项目主要用于快速LLM推理和服务。vLLM的核心是PagedAttention,这是一种新颖的注意力算法,它将在操作系统的虚拟内存中分页的经典思想引入到LLM服务中。配备了Pa
  • 2024-08-17vLLM (2) - 架构总览
    系列文章目录vLLM(1)-Qwen2推理&部署vLLM(2)-架构总览文章目录系列文章目录前言一、官方资料二、原理简述三、架构图四、项目结构总结前言上一篇通过Qwen2的vllm推理和部署,对vllm有了简单直观的了解,但是我们尚未涉及到它的工作原理。接下来我们将以vllm源
  • 2024-08-16【课程总结】day24(下):大模型部署调用(vLLM+LangChain)
    前言在上一章【课程总结】day24(上):大模型三阶段训练方法(LLaMaFactory)内容中主要了解一个大模型的训练过程,无论是第三方的大模型还是自研的大模型,都需要部署到服务端,提供对应API接口供上层应用使用。所以,本章将主要了解vLLm+langchain的基本使用方法。大模型应用框架
  • 2024-08-07vllm+go||vllm+go-zero 流式输出
    Golang后端流式输出实现以下是如何在Golang后端实现流式输出的步骤。1.后端(Golang)首先,你需要创建一个HTTP处理器来处理前端的请求,并设置响应头以支持Server-SentEvents(SSE)。import("fmt""net/http")funcstreamHandler(whttp.ResponseWriter,r
  • 2024-08-07QWen2-72B-Instruct模型安装部署过程
    最近在给我们的客户私有化部署我们的TorchV系统,客户给的资源足够充裕,借此机会记录下部署千问72B模型的过程,分享给大家!一、基础信息操作系统:Ubuntu22.04.3LTSGPU:A800(80GB)*8内存:1TB二、软件信息Python:3.10Pytorch:2.3.0Transformers:4.43.0vLLM:0.5.0cuda: