vLLM部署大模型的基准测试
Post Views: 712 官方文档：Benchmark Suites — vLLM github官网项目：https://github.com/vllm-project/vllm 硬件状况：4张4090的24G的卡 咨询vllm官网的AI 问：如何完成基准测试 答：如下图所示 下载测试数据集 下载python测试脚本 如下是脚本的部分内容，全部代码过长无法粘贴（后面我选择了拉取整个vllm项
DeepSeek-R1满血版推理部署和优化
Post Views: 794 前情回顾 比较现实的是两个极端, 一方面是各种平台的测评, 例如公众号“ CLUE中文语言理解测评基准”的 另一方面是尤洋老师在微博的一个评论MaaS的商业模式和平台推理亏损, 这里提到了4台H800的总吞吐量 另一方面是各种私有化部署的需求, 例如小红书上最近经常刷到 还有章明星老师的KTransformer可以在单卡的4090 24GB上配合Intel CPU的
vLLM 0.6.0推理框架性能优化
Post Views: 498 简介 在此前的大模型技术实践中，我们介绍了加速并行框架Accelerate、DeepSpeed及Megatron-LM。得益于这些框架的助力，大模型的分布式训练得以化繁为简。 然而，企业又该如何将训练完成的模型实际应用部署，持续优化服务吞吐性能？我们不仅要考量模型底层的推理效率，还需从请求处理的调度策略上着手，确保每一环节都能发挥出最佳效能。 本期内容，优刻得将为大
vLLM推理框架本地benchmark测试
Post Views: 705 vllm环境搭建：略 本地硬件环境：RTX4090 24G显存 CUDA12.4 多卡 测试命令单卡张量并行： (vllm_python_source) zxj@zxj:~/zxj/vllm/benchmarks$ python benchmark_throughput.py --backend vllm --input-len 128 --output-len 5
大模型之推理 – 容量估算
Post Views: 634 LLM之推理成本高主要原因在于： •模型自身复杂性：模型参数规模大，对计算和内存的需求增加 •自回归解码：逐token进行，速度太慢 推理加速一般可以从两个层面体现：延迟与吞吐量 •延迟 (Latency) ：主要从用户的视角来看，从提交一个prompt，至返回response的响应时间，衡量指标为生成单个token的速度，如16 ms/token；若batch_s
