vllmserver 提供了多个参数来配置模型部署的方式，涵盖了资源管理、并行策略、模型缓存等。下面是常见的vllm。
--max-model-len 16384 ：设置模型能处理的最大上下文长度（输入 + 输出）token数量，典型值：8192, 16384, 32768, 131072--max-num-batched-tokens 8192 ：一次批处理（batch）中，最多允许的总 token 数量（包括所有请求的 prompt + 已生成的 token）--max-num-seqs 64：一个 batch
这个命令在配置上看起来是正确的，前提是你有 8 张 GPU，显存足够，并且已经确保硬件和软件环境支持这些设置。请注意检
知识关联：CPU Cache模型与JMMJMM与并发三大特性(示例使用jdk1.7)volatile关键字是基于MESI缓存一致性协议的，协议的主要内容是多个CPU从主存读取数据到缓存，当其中某个CPU修改了缓存中数据，该数据会立刻同步回主存，其他CPU通过总线嗅探机制可以感知到数据的变化，从而将自己缓存中的数据失效，重新从主存中获取。一、volatile语义volatile修饰的实例变量或类变量
vLLM服务优化配置摘要：重点参数包括模型路径、GPU显存利用率(0.9)、最大并发序列数(2-512)、批处理token数(5大并发2)，而4B模型可支持更高并发(12)。
你可以通过调整以上的参数来控制模型生成的结果，包括输出的长度、多样性、准确性等。对于你的场景，建议重点调整max_tokens和top_p参数，以确保生成有效且合适的SQL查询。
本文介绍了使用vllm推理框架的两种方式，离线推理和vllm server
以下是vllm servemodel_tagport=800000.9--dtypefloat32float16bfloat16uvicorndebuginfowarningerrorcriticaltraceraymp
vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。
更多 vLLM 中文文档及教程可访问 →https://vllm.hyper.ai/
vLLM 是一个快速且易于使用的库，专为大型语言模型 (LLM) 的推理和部署而设计。
vLLM 的核心特性包括：
最先进的服务吞吐量
使用 PagedAttention 高效管理注意力键和值的内存
zabbix监控添加JMX实现对tomcat的监控一、配置server21.安装jdk和tomcat首先，下载安装软件jdk-8u121-linux-x64.rpm和apache-tomcat-8.5.24.tar.gz；[root@server2 4.4]# rpm -ivh jdk-8u121-linux-x64.rpm
[root@server2 4.4]# tar zxf apache-t
架构 下载模型(modelscope) -> vLLM (推理框架) -> openWeb UI uv python管理工具 source .venv/bin/activate （要激活才能够直接当命令行用）这个很重要！！ pip install uv uv init source .venv/bi ...
【代码】docker部署vllm使用VLLM_USE_MODELSCOPE。
vLLM服务日志显示，API接口(/v1/chat/completions)成功处理了多个请求(200 OK)。引擎性能指标显示：预热后生成吞吐
vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。
1、"std::ios_base::Init::~Init()", referenced from出现这样的编译问题，是需要再加进libstdc++.dylib和libstdc++.6.dylib(为6.1使用，xcode5以后默认complier也可以编译通过)2、apple Mach-o Linker error通常是因为compile source中有相同的.m文件3、如果在真机中进行测试时
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
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2024-10-25 10:56:08
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vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。
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vLLM 是一个 Python 库，包含预编译的 C++ 和 CUDA (12.1) 二进制文件。
依赖环境
操作系统：Linux
Python：3.8 - 3.12
GPU：计算能力 7.0 或更高
vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。
vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。
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