图解大模型计算加速系列：vLLM源码解析2，调度器策略(Scheduler)在本文中，作者从vLLM批处理的入口函数开始，介绍了其推理内核LLMEngine的两个重要函数add_request()和step()。当LLMEngine开始执行1次调度时（step），调度器策略(Scheduler)会根据实际gpu上KV Cache block的使用情况等要素，来选择要送哪些seq_group去做新一
整个预分配的过程，其实也是在提醒我们：当你发现vLLM推理吞吐量可能不及预期，或者出现难以解释的
一、前言K8S这么高端我们是还没有玩过的，Docker倒是实践过一把，这个系列会简单介绍一下实战的过程，具体背景是因为我们有时需要给门店提供一个相对稳定的培训环境，但他们又不需要长期使用，没有必要长期占用机器，需要的时候临时再购买机器就好，然后用Docker快速部署应用，这一篇我们先来了解一下Docker一些基本概念。二、概念1、Docker是什么Docker是一个开源的容器引擎，用来管理软件部署
VLLM 是一种强大的工具，专注于优化 LLM 的推理过程，尤其适用于需要高效推理和有限硬件资源的场景。通过使用动态张量并行、异步推理和高效的内存管理等技术，VLLM 能够显著提高推理性能，为大型语言模型的实际应用提供了更加灵活和可扩展的解决方案。
Python基础的重要性不言而喻，是每一个入门Python学习者所必备的知识点，作为Python入门，这部分知识点显得很庞杂，内容分支很多，大部分同学在刚刚学习时一头雾水。本节将Python的知识点进行总结与归纳，节选部分在数据分析过程中用到比较多的一些知识，例如字符串、列表、元组、字典等的用法，以及控制流if、for、while的用法，下面一起来学习。Python 是一种解释型、面向对象、动态数
Title: FastViT: A Fast Hybrid Vision Transformer using Structural ReparameterizationPaper: https://arxiv.org/pdf/2303.14189.pdf导读本文介绍了一种新颖的混合视觉架构——FastViT，其有机的结合了CNNs和Transformer，无论在精度或者运行效率上均有了稳定的提升。
在原理篇中，我们提过又些prompts中可能含有类似system message（例如，“假设你是一个能提供帮助的行车导航”）等pr
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HuggingFace Transformers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NVIDIA FasterTransformer (FT) 是一个用于实现基于Transformer的神经网络推理的加速引擎。它包含Transformer块的高度优化版
主要是一个简单测试 安装vllm pip 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
简介Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。关于 Deepin 中的 DockerDeepin 官方的应用仓库已经集成了 docker，但不是类似于 docker-ce 这样的最新版本。由于 Deepin 是基于 debian 的 u
在python中并发是指一次处理多件事，而并行是指一次做多件事。也可以理解为在做事情时，或者计算机的资源需要处理时，在此时刻计算机需要处理资源时而把人做事情映射成计算机工作时可以或者互不干扰处理资源，这也就反射出貌似同步和异步处理时，这就是并行，而并发时计算机的资源需要处理时，在此时刻内具体负责处理的工作或事情，强调的是具体，某个时段内要做的工作，一个可以看做广度，这个可以看做深度，而此时并发处理
分布式键值系统Amazon Dynamo简介Dynamo采用的技术虚拟节点Gossip协议NRWVector Clock读写流程参考链接 Dynamo采用的技术问题采用的技术数据分布改进的一致性哈希（DHT），采用了虚拟节点技术复制协议复制写协议（Replicated-write protocal，NRW参数可调）数据冲突处理向量时钟临时故障处理数据回传机制（Hinted handoff）永久故
1、python官网安装python 【推荐要3.8以上版本】2、安装vllm模块。4、利用python脚本调用测试。2、安装python环境。出现以下内容代表运行成功。
vLLM 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。这里通过运行实际的例子，来和传统原始方法进行比较。初步结论是vllm没有体现出明显优势。
1. Quick Start 创建如下代码，命名为 run.py from vllm import LLM, SamplingParams prompts = [ "Have you followed marsggbo in Zhihu?", "你一键三连了吗？" ] # 输入prompts sam
我的环境如下： nvidia-smi 显示 cuda 版本是 11.7 目前最新vllm 要求的 torch 版本是 2.1.2，该版本要求的 cuda 版本是
Adapter Tuning适配器模块（Adapter Moudle）可以生成一个紧凑且可扩展的模型；每个任务只需要添加少量可训练参数，并且可以在不重新访问之前任务的情况下添加新任务。原始网络的参数保持不变，实现了高度的参数共享Paper 1: Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP为了证明适配器的有效性，我们将最近提出的BERT Transfo
vLLM框架是一个高效的大语言模型vLLMKVvLLMvLLMOpenAIAPIGPUvLLM在AutoDL平台中租赁一个 3090 等 24G 显存大小的容器实例，
考虑到部分同学配置环境可能会遇到一些问题，我们在 AutoDL 平台准备了 GLM-4 的环境镜像，该镜像适用于本教程需要 GLM-4 的部署环境。（vLLM 对 torch 版本要求较高，且越高的版本对模型的支持更全，效果更好，所以新建一个全新的镜像。在 /root/autodl-tmp 路径下新建 download.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件，如下图所示。
