Vllm triton相关的配置有哪些?

vllm triton相关的配置有哪些?

vLLM与Triton集成时,主要的配置包括模型参数(如模型路径、最大序列长度、并行度等)和Triton后端相关设置。官方推荐参考Triton官方vLLM部署教程,其中详细说明了如何配置model_repository/vllm/vllm_engine_args.json(如modelmax_model_lentensor_parallel_sizegpu_memory_utilization等参数)以及config.pbtxt(如输入输出格式、并发策略等)文件。

此外,vLLM的Triton后端支持连续批处理(continuous batching),但需注意部分配置如gRPC流式推理(ModelStreamInfer)才能充分发挥性能。更多细节可参考vLLM官方文档Triton集成示例PR。需要具体配置示例或参数说明吗?

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attention backed相关的triton配置有哪些了?

vLLM的Triton Attention backend 相关配置主要包括:支持的head size(32, 64, 96, 128, 160, 192, 224, 256)、KV cache形状(需block_size为16的倍数)、是否支持cascade attention(不支持),以及实现类和元数据类的指定。你可以通过TritonAttentionBackend.get_supported_head_sizes()get_kv_cache_shape()等方法获取详细参数要求,具体接口和参数说明详见vLLM TritonAttentionBackend文档

此外,TritonAttentionImpl的初始化参数包括num_heads、head_size、scale、num_kv_heads、alibi_slopes、sliding_window、kv_cache_dtype等,forward方法需传入query、key、value、kv_cache、attn_metadata等张量。详细API和参数说明可参考API文档。需要具体代码示例或参数配置模板吗?

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