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1.8 KiB
Bash
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Bash
MODEL=Meta-Llama-3-8B-Instruct
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if [ -z "$1" ]; then
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echo "Error: No argument provided. Please specify a model name."
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exit 1
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fi
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if [ "$1" = "llama" ]; then
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python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
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--model="/hdd/zwj/models/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct" \
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--tensor-parallel-size 2 \
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--trust-remote-code \
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--device auto \
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--gpu-memory-utilization 0.8 \
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--dtype half \
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--served-model-name "$1" \
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--host 0.0.0.0 \
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--port 8080
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fi
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# https://docs.vllm.ai/en/latest/serving/openai_compatible_server.html#named-arguments
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# model 模型路径，以文件夹结尾
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# tensor-parallel-size 张量并行副本数，即GPU的数量，咱这儿只有2张卡
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# trust-remote-code 信任远程代码，主要是为了防止模型初始化时不能执行仓库中的源码，默认值是False
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# device 用于执行 vLLM 的设备。可选auto、cuda、neuron、cpu
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# gpu-memory-utilization 用于模型推理过程的显存占用比例，范围为0到1。例如0.5表示显存利用率为 50%。如果未指定，则将使用默认值 0.9。
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# dtype “auto”将对 FP16 和 FP32 型使用 FP16 精度，对 BF16 型使用 BF16 精度。
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# “half”指FP16 的“一半”。推荐用于 AWQ 量化模型。
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# “float16”与“half”相同。
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# “bfloat16”用于在精度和范围之间取得平衡。
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# “float”是 FP32 精度的简写。
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# “float32”表示 FP32 精度。
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# kv-cache-dtype kv 缓存存储的数据类型。如果为“auto”，则将使用模型默认的数据类型。CUDA 11.8及以上版本 支持 fp8 （=fp8_e4m3） 和 fp8_e5m2。ROCm （AMD GPU） 支持 fp8 （=fp8_e4m3）
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# served-model-name 对外提供的API中的模型名称
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# host 监听的网络地址，0.0.0.0表示所有网卡的所有IP，127.0.0.1表示仅限本机
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# port API服务的端口
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