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

stop:Listofstring。【生成文本时，碰到此token就会停下，但结果不会包含此token】stop_token_ids:Listofstring。【生成id时，碰到此id就会停止，会包含此id，比如tokenizer.eos_token_id[im_end]】最终判断是否停止，是两个的并集【同时考虑】参考：https://docs.vllm.ai/en/late

核心问题点60%内存存放参数，30%存放缓存的key,value向量,10%存放其他参数。LLM相对传统深度学习，对cache的管理较差。深度学习要求tensor内存连续，一般深度学习内存参数几乎不动，但LLM参数长度动态变化且周期无法预知导致cache内存碎片化共享内存做的比较差。LLMpredictnext

这两天一直被一个问题困扰，用vLLM加载千问时不能开并行（tensor_parallel_size>1），一开就会卡在ray阶段，最初是提示StartedalocalRayinstance，后来手工启动ray集群，就提示connectedtoRaycluster。无论怎样调都无法跑下去，根本不会加载模型，换了各种版本的vllm、transformer、ray

BerkeleyvLLM：算力减半、吞吐增十倍来源 https://zhuanlan.zhihu.com/p/697142422 随着大语言模型（LLM）的不断发展，这些模型在很大程度上改变了人类使用AI的方式。然而，实际上为这些模型提供服务仍然存在挑战，即使在昂贵的硬件上也可能慢得惊人。现在这种限制正在被打破。最近，

一、基本情况vLLM部署大模型官方网址:https://vllm.aigithub地址：https://github.com/vllm-project/vllmvLLM是一个快速且易于使用的库，用于进行大型语言模型（LLM）的推理和服务。它具有以下特点：速度快：在每个请求需要3个并行输出完成时的服务吞吐量。vLLM比HuggingFace

一、前言   SGLangisastructuredgenerationlanguagedesignedforlargelanguagemodels(LLMs).ItmakesyourinteractionwithLLMsfasterandmorecontrollablebyco-designingthefrontendlanguageandtheruntimesystem。简单来说就是，SGLang简化了LLM

1.Block概览vLLM的一个很大创新点是将物理层面的GPU和CPU可用内存切分成若干个block,这样可以有效降低内存碎片化问题。具体而言，vLLM的block分为逻辑层面（logical）和物理层面（physical），二者之间存在映射关系。下图很好解释了两个层面block的关系。假设每个block可以

vLLM是一个开源的大模型推理加速框架，通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量，实现了比HuggingFaceTransformers高14-24倍的吞吐量，就像在操作系统中管理CPU虚拟内存一样NVIDIAFasterTransformer(FT)是一个用于实现基于Transformer的神经网络推理的加速引擎。它包

https://docs.vllm.ai/en/latest/index.html高吞吐量、高内存效率的LLMs推理和服务引擎(快速搭建本地大模型，且openAIAPI兼容）vLLMisafastandeasy-to-uselibraryforLLMinferenceandserving.vLLMisfastwith:State-of-the-artservingthroughputEfficientman

1.QuickStart创建如下代码，命名为run.pyfromvllmimportLLM,SamplingParamsprompts=[ "HaveyoufollowedmarsggboinZhihu?", "你一键三连了吗？"]#输入promptssampling_params=SamplingParams(temperature=0.8,top_k=50)#采样策略llm=LLM(model=&q

当数据量大的时候，比如百万级别，使用ChatGLM3-6b推理的速度是很慢的。发现使用vLLM和ChatGLM3-6b批量推理极大的提高了推理效率。本文主要通过一个简单的例子进行实践。1.安装vLLM和PyTorch[2]除了Python（本文使用3.11）、CUDA（本文使用11.8）外，还要安装vllm、pytorch、xfo

介绍当前大模型主流推理方式包括：vllm、tgi、原生transformer回顾目前主流大模型都是由transformer演变过来，transformer核心是attention，参考《AttentionisAllYouNeed》 ，attention核心则是3个矩阵：Query、Key、Value。一句话解释attention：Query是当前单词查询矩阵，Key是被查

当前加速框架层出不穷，到底哪个能一统天下未可知，那在当前阶段我们加速大模型该选取哪个框架呢。目前存在的大模型加速框架：VLLM，TGI,FasterTransformer,DeepSpeed-MII,FlexFlowServer,LMDeploy等等等等。但是这些框架大部分支持的模型都很少，或只支持英文模型，支持中文模型的更少，目前

前言 吞吐量上不去有可能是内存背锅！无需修改模型架构，减少内存浪费就能提高吞吐量！本文转载自新智元仅用于学术分享，若侵权请联系删除欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理