vllm参数
时间: 2025-03-13 11:15:33 浏览: 172
### vLLM 参数详解及用法
#### 参数概述
vLLM 是一款高效的大型语言模型推理引擎,支持多种优化技术以提升性能和资源利用率。其参数设计灵活多样,能够满足不同场景下的需求。以下是关于 `--pipeline-parallel-size` 的详细介绍以及相关配置方法。
#### Pipeline Parallelism 配置
Pipeline 并行化是一种常见的加速策略,通过将模型划分为多个阶段并分配给不同的设备来提高吞吐量。在 vLLM 中,可以通过以下参数控制 pipeline parallel size:
```bash
--pipeline-parallel-size (-pp) <大小> [^3]
```
此参数定义了模型被分割成多少个管道阶段。如果设置了较大的值,则意味着更多的 GPU 将参与流水线处理;然而需要注意的是,过高的划分可能导致通信开销增加从而降低效率。因此建议根据实际硬件环境合理调整该数值[^3]。
#### Decode 阶段中的 Prefix Caching 机制
除了基本的 pipeline 设置外,在 decode 过程里还存在一种基于 block-level 维度的有效哈希计算方式。具体来说就是仅当某个物理块完全填满之后才会针对所有前缀执行一次 hash 值运算。这种做法不仅减少了不必要的重复操作次数,而且有助于更好地管理 KV 缓存结构[^2]。
#### 使用 Ray 实现分布式部署
为了进一步增强系统的可扩展性和稳定性,vLLM 利用了 Apache Ray 来构建分布式的微服务架构。一旦检测到超过单张显卡可用时便会自动激活此项功能,无需额外手动干预即可享受多节点协同工作的优势。
```python
import ray
ray.init(address='auto')
@ray.remote(num_gpus=1)
def run_vllm_inference(pipeline_parallel_size):
command = f"--pipeline-parallel-size {pipeline_parallel_size}"
# Execute inference logic here...
pass
```
以上代码片段展示了如何利用 Ray 创建远程任务并将指定数量的 GPU 资源绑定至每个工作单元上运行 vLLM 推理过程。
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