GitHub - vllm-project/vllm: A high-throughput and memory …
vLLM is a fast and easy-to-use library for LLM inference and serving. Originally developed in the Sky Computing Lab at UC Berkeley, vLLM has evolved into a community-driven project with …
Distributed Inference and Serving — vLLM - vLLM Blog
vLLM supports distributed tensor-parallel and pipeline-parallel inference and serving. Currently, we support Megatron-LM’s tensor parallel algorithm. We manage the distributed runtime with …
Online Serving — vLLM
Online serving examples demonstrate how to use vLLM in an online setting, where the model is queried for predictions in real-time.
分布式推理和服务 | vLLM 中文站
在详细介绍分布式推理和服务之前，我们首先明确何时使用分布式推理以及有哪些可用的策略。 以下是常见的做法： 单 GPU（无分布式推理）: 如果您的模型可以在单个 GPU 中运行，那么您 …
Welcome to vLLM — vLLM - vLLM Blog
vLLM is a fast and easy-to-use library for LLM inference and serving. Originally developed in the Sky Computing Lab at UC Berkeley, vLLM has evolved into a community-driven project with …
vllm serve的参数大全及其解释 - CSDN博客
2024年11月22日 · 说明：允许将部分模型权重或中间结果卸载到 CPU 内存中，模拟 GPU 内存扩展。 默认值： 0 （禁用 CPU 卸载）。 说明：指定 GPU 内存利用率，值为 0-1 的小数。 说 …
小白视角：利用 vllm serve 新的 Embedding Model - 极术社区
2024年11月19日 · 实际上就是每次用 OpenAI 的结构调用 embedding or completion 接口时，会分别调用上方的 encode 函数和 generate 函数，得到 embedding 或者 completion。 看上去在 …
分布式推理和服务 — vLLM
简而言之，你应该增加 GPU 数量和节点数量，直到你有足够的 GPU 内存来容纳模型。 张量并行大小应该是每个节点中的 GPU 数量，流水线并行大小应该是节点数量。 在添加足够的 GPU …
vllm Serving - 知乎 - 知乎专栏
2024年9月4日 · Get Started启动OpenAI兼容的HTTP服务, 用户可以通过curl直接发送http请求，也可以使用OpenAI的python client进行调用，启动服务的命令： vllm serve model-name提供 …
Distributed Inference and Serving — vLLM - Read the Docs
vLLM supports distributed tensor-parallel inference and serving. Currently, we support Megatron-LM’s tensor parallel algorithm. We manage the distributed runtime with either Ray or python …
- 某些结果已被删除