1.vllm vs TGI 部署 llama v2 7B 踩坑笔记
2.NOTEXT在交易师软件怎么写

vllm vs TGI 部署 llama v2 7B 踩坑笔记

       本文旨在对比vllm和TGI这两个开源方案在部署LLaMa v2 7B模型时的性能和体验。测试环境为单卡 + i9-K。结果表明，TGI (0.9.3) 在吞吐量上略胜vllm (v0.1.2)一筹。

       vllm的部署遇到了不少挑战，包括网络和依赖问题，WaterDrop源码最终通过定制化的Dockerfile解决了安装难题。为了确保使用最新的fastchat时拥有对应的消息模板，用户需手动调整entrypoints.openai.api_server中的引入方式。部署后，通过http://{ host}:{ port}/generate发送POST请求，并在body中提供参数。

       TGI同样提供了方便的java tostring方法源码部署方式，推荐通过Docker或本地源码安装。对于本地测试，Ubuntu环境下的安装步骤包括安装protoc和调整cargo源。部署成功后，用户可通过text-generation-launcher启动服务。TGI的2017最新小说源码参数配置较为丰富，尤其对于服务部署而言，提供了更多灵活性。

       为了评估模型性能，我们分别使用vllm和TGI进行了基准测试。结果显示，vllm的c 源码 画图 移动平均输出速度为. tokens/s，吞吐量为4. requests/s，相当于每分钟处理.7个序列。JMeter模拟测试表明，每个用户发送消息后，接收到LLM回复的延迟在ms以内，平均每轮对话的自助发卡商业源码回复速度在- tokens/s。因此，使用单张显卡，可以部署一个支持约人正常使用的7B LLM模型。

       除了vllm和TGI，还有其他LLM服务部署仓库可供选择，如lmdeploy等。受限于设备条件，本文仅对单卡部署7B模型进行了测试。在之前的LLaMa量化文章中，提到使用GPTQ量化后推理速度提高了近3倍。但当批量大小较大时，GPTQ的批量推理效率低于fp，因此采用GPTQ的吞吐量提升可能有限。目前，TGI对exllama的支持尚不完善，未来将关注其性能改进。

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       教你如何编辑股票公式

       第一讲：认识公式编辑器

       公式编辑器是导入源码和进行编写指标的窗口。公式编辑器共分4种，分别是：

       1、技术指标公式编辑器；

       2、条件选股公式编辑器；

       3、交易系统公式编辑器；

       4、五彩K线公式编辑器。

       由于这几种编辑器的展开和使用大同小异。所以，本文仅以技术指标公式编辑器为例加以说明。