开源模型应用落地-Meta-Llama-3.1-8B-Instruct与vllm-单机多卡-RTX 4090双卡（十四）

一、前言

    在应对业务访问量级提升的过程中，我们通过从单机单卡部署升级到单机多卡部署的方式，成功实现了VLLM模型的性能提升。在此过程中,我们遇到了一些问题和挑战，现在我将深入剖析这些经验教训，希望能够帮助大家快速上手部署可投入生产运行的环境。

    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 模型。

    Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 模型具有众多显著的好处。它能够凭借出色的语言理解和生成能力，精准地理解用户输入的各种复杂指令，并生成逻辑清晰、内容丰富且连贯的高质量回复。其在多语言处理方面表现出色，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。

二、术语

2.1. vLLM

    vLLM是一个开源的大模型推理加速框架，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 模型包括 8B、70B、405B

文章来源于互联网:开源模型应用落地-Meta-Llama-3.1-8B-Instruct与vllm-单机多卡-RTX 4090双卡（十四）

相关推荐: Stable diffusion prompts 使用语法、参数讲解、插件安装教程

Stable diffusion prompts 使用语法、参数讲解、插件安装教程 本文基于 Stable diffusion WebUI 进行讲解（安装在 AutoDL 上，安装在本地电脑上的也同样适用本教程）。 初始界面： 文件目录结构： 上图红框中的 4…