一、前言
在应对业务访问量级提拔的过程中，我们通过从单机单卡部署升级到单机多卡部署的方式，乐成实现了VLLM模子的性能提拔。在此过程中,我们碰到了一些问题和挑衅，如今我将深入分析这些履历教训，渴望可以或许资助各人快速上手部署可投入生产运行的情况。
本次采用入门级的4090双卡 24GB显存的配置，部署Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 模子。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 模子具有众多显著的好处。它可以或许依附出色的语言理解和天生本领，精准地理解用户输入的各种复杂指令，并天生逻辑清楚、内容丰富且连贯的高质量回复。其在多语言处理方面体现出色，可轻松应对不同语言的输入和输出，拓宽了应用场景和用户群体。为用户带来更加优质和个性化的服务体验。
<hr> 二、术语
2.1. vLLM
vLLM是一个开源的大模子推理加速框架，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. Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
新的 Llama 3.1 模子包罗 8B、70B、405B 三个版本。颠末网友测试，该模子在 AI 的基准测试中有显著进步，其性能可以逾越当前大模子天花板 GPT-4o。而模子的 instruct 版本通常会更强。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 是 Meta 推出的一款语言模子，具有以下显著特点。它在设计上针对指令使命举行了优化，可以或许更好地理解和相应各种
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