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在本地部署了 ollama 的 API 做生成任务，现在有 4 块 A800 的 GPU ，ollama 已经开启了并行任务。
现在的问题是，模型速度提不上去，GPU 也没有跑满，占用在 80%左右，显存也只用了 1/2 。
是其他什么硬件到了瓶颈吗？影响模型生成速度的内存带宽？如何能提升速度？
现在的问题是，模型速度提不上去，GPU 也没有跑满，占用在 80%左右，显存也只用了 1/2 。
是其他什么硬件到了瓶颈吗？影响模型生成速度的内存带宽？如何能提升速度？
第 1 条附言 · 108 天前
多谢诸位。换 vllm 了，72b 的模型用两张卡都没跑起来，四张都用才行（
12 条回复 • 2024-07-24 15:03:17 +08:00
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1119745302 109 天前
换个后端?
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CNYoki OP @1119745302 #1 这个跟后端没太大关系吧，直接用的 python 调的 ollama 的库
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KylinYou 109 天前 via Android
在 llama.cpp 那边提个 issue 呢
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swulling 109 天前
为啥 A800 还用 ollama 或 llama.cpp 。直接用 vLLM 。
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neteroster 109 天前 via Android
用 vLlm 。
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CNYoki OP vLLM 现在有 json mode 了吗
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0x3933030 109 天前
只有卡 0 用起来了，怎么想都是模型实现的问题
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1119745302 109 天前
@CNYoki llama.cpp 似乎不支持张量并行,就算 4 张卡显存占满了也跑不快. https://www.bilibili.com/video/BV1DH4y1c7gK/ 可以参考一下这个, 换个 vllm 啊啥的后端一般就是随便跑了
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crackidz 109 天前
当然是换个后端... vllm 算是比较流行的企业级后端
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clemente 108 天前
开大 batch size
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