dexblog.ro
Acces rapid: Învață AI Învață Programare Specificații Dispozitive Comparații
VLLM Toate comenzile vLLM & Infrastructură LLM

Backend-uri de Execuție Distribuită: –distributed-executor-backend (ray vs mp) în vLLM & Infrastructură LLM

Scalare GPU, Hardware și Cuantizare Scalare Distribuită Q&A AI / Distribuie cod
Sintaxă & invocare 
vllm serve model --tensor-parallel-size 4 --distributed-executor-backend mp | ray

Opțiunea –distributed-executor-backend stabilește tehnologia folosită pentru gestionarea proceselor lucrător paralele pe GPU-uri: mp (Python Multiprocessing nativ, ultra-ușor și recomandat pentru un singur server fizic multi-GPU) sau ray (recomandat pentru clustere multi-nod).

# Rulare optimizată pe o singură mașină cu 4x GPU prin Multiprocessing:
vllm serve meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct \
  --tensor-parallel-size 4 \
  --distributed-executor-backend mp

Stabilitate: Backend-ul mp reduce overhead-ul de pornire și elimină dependența de un cluster Ray extern.

Învață AI • Comunitate & Q&A

Întrebări & Exemple practice: Backend-uri de Execuție Distribuită: –distributed-executor-backend (ray vs mp)

Ai o întrebare despre Backend-uri de Execuție Distribuită: –distributed-executor-backend (ray vs mp) sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!

🤖

Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!

Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.

Comunitate AI Adaugă o întrebare sau distribuie un cod / prompt

Moderare & Siguranță:

Pentru a menține calitatea și securitatea informațiilor, fiecare întrebare sau fragment de cod/prompt este analizat (manual sau prin moderare asistată de AI) înainte de publicare.