vllm部署模型的参数

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 vllm serve "defog/sqlcoder-70b-alpha"     --tensor-parallel-size 8     --gpu-memory-utilization 0.9     --max-model-len 8192     --cpu-offload-gb 0     --swap-space 8

在使用 vLLM 部署模型时，命令看起来整体没有明显的错误，但是有几个细节可能需要注意，以确保部署顺利：

1. CUDA_VISIBLE_DEVICES 设置

你将 CUDA_VISIBLE_DEVICES 设置为 0,1,2,3,4,5,6,7，这意味着你希望使用 8 张 GPU。如果你确实有 8 张 GPU（并且这些 GPU 的编号从 0 到 7），这部分设置是没问题的。

但是，确保以下几点：

• 确认 CUDA_VISIBLE_DEVICES 设置的 GPU 是否正确连接并且可以使用。
• 如果在多台机器上部署，确保每台机器的 GPU 都配置好，并且 CUDA 环境能够识别所有的 GPU。

2. --tensor-parallel-size 8

--tensor-parallel-size 8 表示将张量并行化到 8 个 GPU 上。这个设置和你的 CUDA_VISIBLE_DEVICES 参数相符，但是有几点需要确认：

• 你是否已经确认模型可以支持 8-way 的张量并行？某些模型可能没有完全优化以支持高并行度。
• 每个 GPU 的显存和模型大小相匹配。--tensor-parallel-size 8 会将模型划分到 8 个 GPU 上，确保每个 GPU 都有足够的显存来加载模型和处理数据。

3. --gpu-memory-utilization 0.9

这个参数设置了每个 GPU 最大的显存使用比例为 90%。如果 GPU 上的显存容量较大（例如 24GB 或 40GB），通常设置为 0.9 是安全的，但如果显存较小，或者你有多个进程在同时使用 GPU，可能会导致 Out of Memory 错误。

建议：

• 确保每个 GPU 上的显存足够，并且没有其他进程占用显存。
• 如果遇到内存溢出，可以尝试调整该值，或者逐步减少每个 GPU 的显存使用。

4. --max-model-len 8192

--max-model-len 8192 指定了模型支持的最大输入长度为 8192 tokens。这个值需要与你的模型大小、显存和并行度相匹配。

• 确保你的模型可以支持该长度（通常较大的模型对输入长度的限制较少，但需要确认模型结构是否适配这么长的序列）。
• 若模型出现无法处理大长度输入的情况，可以适当减小该值。

5. --cpu-offload-gb 0

--cpu-offload-gb 0 设置了不将任何内存数据从 GPU 卸载到 CPU。通常，在显存不足时会使用 CPU 扩展内存，如果你的 8 个 GPU 显存足够使用，这个参数设置为 0 是可以的。

• 如果在执行时遇到内存溢出，可能需要考虑增加 --cpu-offload-gb 的值，将部分内存数据转移到 CPU 上以释放 GPU 内存。

6. --swap-space 8

这个参数表示设置 8GB 的交换空间。如果显存不足时，vLLM 会使用交换空间来扩展内存。建议使用这个选项来预防意外的内存不足情况。

• 确保服务器有足够的硬盘空间来支持交换空间，尤其是在使用大模型时。
• 过多依赖交换空间可能会导致性能下降，因为硬盘速度比 GPU 内存慢得多。

总结：

• 这个命令在配置上看起来是正确的，前提是你有 8 张 GPU，显存足够，并且已经确保硬件和软件环境支持这些设置。
• 请注意检查显存是否足够，特别是与输入序列长度和张量并行化相关的部分。
• 确保系统有足够的交换空间和 CPU 内存可用，以防万一模型需要更多的资源。