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  本文总结了vLLM部署最新的官网telegram下载地方 R1的经验,旨在帮助大家更轻松地完成部署,避免常见的错误。

  1. 准备工作 (Step 0): 权重和环境准备

  由于模型权重文件巨大,直接下载容易超时或造成网络拥塞。建议先从Hugging Face或使用代理下载权重到本地telegram官方的最新版的下载的地方在哪里。本文示例为8xH20 (x2)的双机多卡部署,TP size为8,PP size为2,需要两台网络互通、共享存储(NAS或OSS)的机器。

  2. Ray集群设置 (Step 1): 解决Autoscaler报错官网最新版的telegram的下载地方是多少

  官方文档对Ray集群最新的中文telegram的下载入口在哪呢设置的描述较为简略,实际操作中容易遇到Autoscaler报错,例如: (autoscaler+1m19s)Error:No availablenode types can fulfill resource request {‘node:33.18.26.153′:0.001,’GPU’:1.0}… 这是因为vLLM使用自定义资源’node:IP地址’:0.001,表示优先使用driver节点,而多网卡机器可能导致IP地址识别错误。解决方法:

  解法1:设置VLLM_HOST_IP环境变量 在每个节点启动Ray前,设置VLLM_HOST_IP为本机的实际IP地址。

  解法2:魔改Ray启动逻辑 修改Ray启动脚本,使用函数获取实际IP地址,并将其用于自定义资源配置。文中提供了修改后的`start_ray_cluster`函数示例,包含了获取实际IP地址、自定义资源配置等细节,并解决了可能出现的端口冲突问题。

  文中还介绍了在K8s环境下使用Ray的一些技巧,例如利用环境变量获取rank和master_addr等信息。

  3.telegram官网最新版下载的地址是多少 其他小问题 (Step 2): OpenCV和Pynvml版本问题

  部署过程中可能遇到以下两个问题:

  OpenCV版本冲突: 出现`AttributeError: module ‘cv2.dnn’ has no attribute ‘DictValue’`错误,解决方案是安装特定版本的OpenCV:`pip install opencv-python-headless==4.5.4.58`。

  Pynvml版本问题:出现`TypeError: a bytes-like object is required,not ‘str’`错误,解决方案是升级Pynvml:`pip install pynvml -U`。

  4. 模型运行 (Step 3): 启动vLLM服务

  这一步相对简单,使用以下命令启动vLLM服务: 利用Pipeline Parallel,即使没有InfiniBand网络,也可以尝试增加sequence length和batch size。文中还提供了一个使用OpenAI API客户端测试模型的示例,展示了如何通过vLLM服务获取模型的推理结果,并给出了监控指标的示例。 总而言之,本文提供了vLLM部署官网最新版的telegram下载的地方是什么 R1的详细步骤和常见问题解决方案,希望能帮助大家顺利完成部署。

   

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