
引擎参数 | vLLM 中文站
例如,如果您有一个 24 gb gpu 并将其设置为 10,那么实际上您可以将其视为 34 gb 的 gpu。 然后您可以加载一个 BF16 权重的 13B 模型,这需要至少 26GB 的 GPU 内存。
尝试在 vLLM 里预测大模型的最小显存占用 - CSDN博客
2024年10月24日 · –cpu-offload-gb 参数是指每个 GPU 要卸载到 CPU 的空间,单位为 GiB。 默认值为 0,表示不卸载。 直观地说,这个参数可以看作是一种虚拟的方式来增加 GPU 的内存大小。
显存溢出困境:如何在 RTX 4090 上运行 Qwen2-VL - CSDN博客
2024年9月27日 · vllm是一个用于加速大语言模型推理的开源库,主要通过智能批处理和显存优化技术,使大模型在多gpu环境中高效运行。 vL LM采用了动态KV缓存机制,这使得它在多请求场景中能够显著提升吞吐量和响应速度。
GitHub - QwenLM/Qwen2.5-VL: Qwen2.5-VL is the multimodal …
We recommend using vLLM for fast Qwen2.5-VL deployment and inference. You need to install vllm>0.7.2 to enable Qwen2.5-VL support. You can also use our official docker image. You can also check vLLM official documentation for more details about online serving and offline inference.
开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现离线推理-CPU …
2024年10月21日 · 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。 2.2. Qwen2.5系列模型都在最新的大规模数据集上进行了预训练,该数据集包含多达 18T tokens。 相较于 Qwen2,Qwen2.5 获得了显著更多的知识(MMLU:85+),并在编程能力(HumanEval 85+)和数学能力(MATH 80+)方面有了大幅提升。 此外,新模型在指令执行、生成长文 …
GitHub - lloydchang/QwenLM-Qwen2-VL: Qwen2-VL is the …
We have open-sourced Qwen2-VL models, including Qwen2-VL-2B and Qwen2-VL-7B under the Apache 2.0 license, as well as Qwen2-VL-72B under the Qwen license. These models are now integrated with Hugging Face Transformers, vLLM, and other third-party frameworks.
Eurochain VL GB | PDF | Crane (Machine) | Elevator - Scribd
The Eurochain VL range offers electric chain hoists for loads between 60 to 7,500 kg. It is designed for maximum safety and comes standard with features like a torque limiter, low voltage control, hoisting disc brake and optional limit switches.
MabSelect™ VL 蛋白 L 填料 - Cytiva
蛋白 L 填料作为蛋白 A 的替代物,可用于捕获抗体 Fab、双特异性抗体和含 κ 可变轻 (VL) 链变体的其他分子。 蛋白 L 可与人 κ 轻链亚型 1、3 和 4 以及小鼠 κ 轻链亚型 1 结合。
VL中压真空断路器 - aeg-imc.com
VL 真空断路器全面符合 GB、DL 及 IEC 相关标准,可广泛应用于能源,基础设施,工业、商业及民用建筑领域的中压配电系统的保护和控制,特别适用于新建或改扩建的中压变电站中,以及投切各种不同性质的负荷及频繁操作的场合。
vL-Gb · GitHub
2024年7月19日 · vL-Gb doesn't have any public repositories yet. Something went wrong, please refresh the page to try again. If the problem persists, check the GitHub status page or contact support .