使用autodl服务器，两个3090显卡上运行， Yi-34B-Chat-int4模型，并使用vllm优化加速，显存占用42G，速度23 words/s

阅读本书更多章节>>>>

1，演示视频地址

https://www.bilibili.com/video/BV1Hu4y1L7BH/

使用autodl服务器，两个3090显卡上运行， Yi-34B-Chat-int4模型，用vllm优化，增加 --num-gpu 2，速度23 words/s

2，使用3090显卡 和使用A40 的方法一样

https://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/134698597

安装软件： 先安装最新的torch版本

apt update && apt install -y git-lfs net-tools#git clone https://www.modelscope.cn/01ai/Yi-34B-Chat-4bits.git# 1，安装 torch 模块，防止依赖多次下载pip3 install torch==2.1.0# 2，安装 vllm 模块：pip3 install vllm# 最后安装 pip3 install "fschat[model_worker,webui]" auto-gptq optimum

安装完成之后就可以使用fastchat启动了。

3，启动脚本增加 --num-gpus 2 即可使用，两个显卡

# run_all_yi.sh# 清除全部 fastchat 服务ps -ef | grep fastchat.serve | awk '{print$2}' | xargs kill -9sleep 3rm -f *.log#IP_ADDR=`ifconfig -a | grep -oP '(?<=inet\s)\d+(\.\d+){3}' | head -n 1 `# 首先启动 controller ：nohup python3 -m fastchat.serve.controller --host 0.0.0.0 --port 21001 > controller.log 2>&1 &# 启动 openapi的 兼容服务 地址 8000nohup python3 -m fastchat.serve.openai_api_server --controller-address http://127.0.0.1:21001 \  --host 0.0.0.0 --port 8000 > api_server.log 2>&1 &  # 启动 web uinohup python -m fastchat.serve.gradio_web_server --controller-url http://127.0.0.1:21001 \ --host 0.0.0.0 --port 6006 > web_server.log 2>&1 &# 然后启动模型： 说明，必须是本地ip --load-8bit 本身已经是int4了# nohup python3 -m fastchat.serve.model_worker  --model-names yi-34b \#   --model-path ./Yi-34B-Chat-8bits --controller-address http://${IP_ADDR}:21001 \#   --worker-address http://${IP_ADDR}:8080 --host 0.0.0.0 --port 8080 > model_worker.log 2>&1 &## nohup python3 -m fastchat.serve.vllm_worker --num-gpus 2 --quantization awq --model-names yi-34b \  --model-path ./Yi-34B-Chat-4bits --controller-address http://127.0.0.1:21001 \  --worker-address http://127.0.0.1:8080 --host 0.0.0.0 --port 8080 > model_worker.log 2>&1 &

4，运行占用 gpu

5，效果，还是会有英文出现的BUG

6，同时启动界面，方法本地开启 6006 端口即可

只限制在内蒙古机房，其他机房需要企业用户！！

在本地开启 6006 端口即可：

但是模型没有选择出来，不知道咋回事，下次再研究。

7，总结

使用autodl服务器，两个3090显卡上运行， Yi-34B-Chat-int4模型，并使用vllm优化加速，显存占用42G，速度23 words/s。
随着大模型的参数增加，企业用户再使用的是特别需要大参数的模型了。
因为大模型在更加准确。硬件都不是问题。通过多卡的方式可以成功部署。
2张 3090，或者 4090 就可以部署 Yi-34B-Chat-int4模型了。
但是目前看中文稍微有点小问题，会返回英文，相信很快会迭代下一个版本了。
同时，已经有猎户星空Yi-34B-Chat，基于 yi-34b进行优化了。马上去研究下：

https://modelscope.cn/models/OrionStarAI/OrionStar-Yi-34B-Chat/summary

阅读本书更多章节>>>>

本文链接：https://www.kjpai.cn/gushi/2024-04-07/155304.html，文章来源：网络cs，作者：淼淼，版权归作者所有，如需转载请注明来源和作者，否则将追究法律责任！