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LLM 推理服务部署与 GPU 调度完全指南:从一次"vLLM 单卡 A100 跑 Qwen2-72B 5000 用户同时上线 KV Cache 爆显存全站 OOM"看懂为什么 pip install vllm 远远不够
2024 年我们给一家 AI 教育公司做 LLM 推理服务模型是 Qwen2-72B 加 Llama3-70B 业务高峰 5000 并发用户在线问答第一版直接 vLLM 单卡跑 A100-80G 性能测试老板说 AI 真快上线第一天就被现实暴打第一种最让我傻眼是 KV Cache 爆显存 4096 上下文加 32 batch 直接 OOM A100 80G 也不够第二种最难缠是 batch siz…- 5
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LLM 推理服务部署与显存管理完全指南:从一次"4090 单卡跑 7B 模型并发 4 个就 OOM"看懂为什么 transformers 远远不够
2024 年我所在的团队接到一个任务把一个 7B 的开源大模型私有化部署起来给公司内部团队做代码助手 SQL 翻译文档问答老板说一开始预计 100 个内部用户就够了估个两台 4090 的机器跑跑我先用最熟悉的 HuggingFace transformers 写了一个 FastAPI 服务在单卡上把模型跑起来测了一下单条请求 200 毫秒 token 输出速度 30 token/s 老板看完很满意…- 0
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LLM 推理服务完全指南:从一次"GPU 利用率很低、并发一高就排长队还 OOM"看懂批处理与请求队列
2023 年我做一个大模型推理服务把一个开源大模型部署在 GPU 上包一个 HTTP 接口对外提供。第一版我做得很省事来一个请求就调一次 model.generate 推理完返回。本地一个人测了测真不错发一个请求几秒就回来响应挺快。我心里很踏实模型推理嘛包成一个 HTTP 接口来一个请求调一次 generate 不就行了。可等这个服务真正上线扛起多用户的并发请求一串问题冒了出来。第一种最先把我打懵…- 5
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LLM推理
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