目录大模型常见推理框架：Transformers、Llama.cpp、Llamafile、Ollama、vLLM、TGI（TextGenerationInference)、DeepSpeed。vLLM，deepspeed是重点HuggingFace的Transformers强大的Python库，专为简化本地运行LLM而设计。其优势在于自动模型下载、提供丰富的代码片段，以及非常适合

标题：面向PagedAttention服务的大型语言模型的高效内存管理1.摘要大型语言模型（LLM）的高吞吐量服务需要一次处理足够多的请求。然而，现有的系统很难做到这一点，因为每个请求的键值缓存（KV缓存）内存都很大，并且动态地增长和收缩。当管理效率低下时，碎片和冗余复制会严重浪费此内

一、前言   离线推理能够在模型训练完成后，特别是在处理大规模数据时，利用预先准备好的输入数据进行批量推理，从而显著提高计算效率和响应速度。通过离线推理，可以在不依赖实时计算的情况下，快速生成预测结果，从而优化决策流程和提升用户体验。此外，离线推理还可以降低云计算成本

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

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

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：</

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

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

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?

vLLM是一个快速且易于使用的LLM推理和服务库vLLM的快速性体现在：最先进的服务吞吐量通过PagedAttention有效管理注意力机制KV的内存连续的批次处理请求使用CUDA/HIP图快速执行模型量化：GPTQ、AWQ、INT4、INT8、FP8CUDA内核优化，包括FlashAttention和FlashInfer的集成推测行

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

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

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

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

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：

序言之前已经介绍了在超算互联网平台SCNet上使用异构加速卡AI显存64GBPCIE，私有化部署Llama3模型，并对Llama3-8B-Instruct模型进行LoRA微调、推理和合并，详细内容请参考另一篇博客：快速体验LLaMA-Factory私有化部署和高效微调Llama3模型（曙光超算互联网平台异构加速卡DC

vLLMhttps://github.com/vllm-project/vllmhttps://docs.vllm.ai/en/latest/推理和服务，但是更加偏向推理。 vLLMisafastandeasy-to-uselibraryforLLMinferenceandserving.vLLMisfastwith:State-of-the-artservingthroughputEfficientmanagementofat

主要是一个简单测试安装vllmpip模式安装部分包比较大，注意时间,最好使用一个加速,目前阿里云的似乎有限速了，可以试试清华的https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepython-mvenvvenvsourcevenv/bin/acsourcevenv/bin/activatepipinstall-ih

vLLM:Easy,Fast,andCheapLLMServingwithPagedAttentionhttps://blog.vllm.ai/2023/06/20/vllm.htmlLLMspromisetofundamentallychangehowweuseAIacrossallindustries.However,actuallyservingthesemodelsischallengingandcanbesurprisingly

翻译自：https://medium.com/@abonia/vllm-and-pagedattention-a-comprehensive-overview-20046d8d0c61简单、快速且经济的LLM服务vLLM是一个旨在提高大型语言模型（LLM）推理和服务效率与性能的库。由UCBerkeley开发，vLLM引入了PagedAttention，这是一种新颖的注意力算法，显著优化了注

vLLM是一个快速且易于使用的库，用于LLM（大型语言模型）推理和服务。通过PagedAttention技术，vLLM可以有效地管理注意力键和值内存，降低内存占用和提高计算效率。vLLM能够将多个传入的请求进行连续批处理，从而提高整体处理速度。环境Lniux操作系统，2张3090，cuda版本是12.2安装vllm

使用vllm本地部署Qwen2-7B-Instruct0.引言1.安装vllm2.本地部署Qwen2-7B-Instruct3.使用Qwen2-7B-Instruct0.引言此文章主要介绍使用使用vllm本地部署Qwen2-7B-Instruct。1.安装vllm创建虚拟环境，condacreate-nmyvllmpython=3.11-ycondaac

写在前面原生vllm并不支持热添加lora，但是考虑到微调机微调后，需要在不停机的情况下传递lora，于是我们需要增加一个逻辑修改VLLM包中的vllm/entrypoints/openai/api_server.py文件，添加下方的代码:1frompydanticimportBaseModel23classAddLoraRequest(BaseModel):4

LLM大模型学习必知必会系列(十二)：VLLM性能飞跃部署实践：从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容：XInference/FastChat等框架]训练后的模型会用于推理或者部署。推理即使用模型用输入获得输出的过程，部署是将模型发布到恒定运行的环境中推理的过程。一般来说，LLM的推理可以直接使

LLM大模型学习必知必会系列(十三)：基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战1.环境准备GPU设备:A10,3090,V100,A100均可.#设置pip全局镜像(加速下载)pipconfigsetglobal.index-urlhttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/#安装ms-swiftpipinstall'ms-swift[llm]'-U