使用 LLaMA-Factory 微调 Qwen3 模型
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1. 原始模型测试 启动环境 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 nerdctl run -it \ --gpus all \ --ipc=host \ -p 8000:8000 \ --ulimit memlock=-1 \ --ulimit stack=67108864 \ --name vllm \ --volume /data/models:/data/models \ --entrypoint /bin/bash \ vllm/vllm-openai:v0.10.1.1 后面 vllm 相关的测试,都基于这个环境。 启动服务 1 2 3 4 5 6 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model /data/models/Qwen3-0.6B \ --served-model-name /data/models/Qwen3-0.6B \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 测试 1 2 3 4 5 6 7 8 curl -X POST "http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "/data/models/Qwen3-0.6B", "messages": [ {"role": "user",

vLLM 部署 PD 分离应用
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1.为什么要 PD 分离部署大模型应用 在大模型推理的过程中,有两个串行阶段: 处理全量的输入上下文,生成 KV Cache(Prefill 阶段) 增量生成新的 token(Decode 阶段) 这两个阶段对资源的需求不一样。Prefill 阶段要计算大量的 KV Cac

使用 lmcache 能显著改善模型推理的 TTFT
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1. LMCache 简介 TTFT 是指从请求发出到模型生成第一个 token 的时间。由于 Prefill 阶段需要把输入的上下文编码成 KV Cache,才能开始生成,在生成第一个 token 时需要大量的计算从而导致 TTFT 很高。 为了降低 TTFT,有一个思路就是将 Prefill 阶段计算出来的 KV Cache 缓存起来,下次遇到相同的上下

什么是 Prefix Cache
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1. 什么是 Prefix Cache 在模型推理场景下,经常会使用缓存机制来提升吞吐和性能。常见的有两种缓存机制: Key-Value Cache (KV Cache),面向的是单次请求的内部,将 Transformer 模型中间计算结果(Key 和 Value)缓存起来,避免重复计算 Prefix Cache,面向的是多次请求时,利用 Prompt 的公

NVIDIA RTX 5090 推理测试
· ☕ 3 分钟
1. 安装驱动 下载驱动 访问 https://www.nvidia.com/en-us/drivers/ 选择对应的驱动版本下载 1 wget https://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/580.76.05/NVIDIA-Linux-x86_64-580.76.05.run 安装驱动 1 bash NVIDIA-Linux-x86_64-580.76.05.run 查看显卡 1 nvidia-smi 1 2 3 GPU 0: NVIDIA GeForce RTX 5090 (UUID: GPU-92fcdc58-4754-73c7-af6c-56740936817d) GPU 1: NVIDIA GeForce RTX 5090 (UUID: GPU-e05cb455-7dd3-0db5-ac39-70794aa19d4e) ... 开启持久模式 1 nvidia-smi -pm 1 查看拓扑结构 1 nvidia-smi topo -m 1 2 3 4 5 6 7 8 9 GPU0 GPU1 GPU2 GPU3 GPU4 GPU5 GPU6 GPU7 CPU Affinity NUMA Affinity GPU NUMA ID GPU0 X PIX NODE NODE SYS SYS SYS SYS 0-47,96-143 0 N/A GPU1 PIX X NODE NODE