vLLM のサーバー引数

サービングするモデルタグ。設定で指定されている場合はオプションです。

デフォルト: None

認証情報を許可します。

デフォルト: False

使用可能なヘッダー。

デフォルト: ['*']

使用可能なメソッド。

デフォルト: ['*']

使用可能なオリジン。

デフォルト: ['*'])

指定すると、サーバーはこのキーをヘッダーに提示する必要があります。

デフォルト: None

実行する API サーバープロセスの数。

デフォルト: 1

チャットテンプレートへのファイルパス、または指定されたモデルの単一行形式のテンプレート。

デフォルト: None

チャットテンプレート内でメッセージコンテンツをレンダリングする形式。* "string" は、コンテンツを文字列としてレンダリングします。例: "Hello World" * "openai" は、OpenAI スキーマに似たディクショナリーのリストとしてコンテンツをレンダリングします。例: [{"type": "text"、"text": "Hello world!"}]

デフォルト: auto

設定ファイルから CLI オプションを読み取ります。https://docs.vllm.ai/en/latest/serving/openai_compatible_server.html#cli-reference のオプションを含む YAML である必要があります。

デフォルト:

セカンダリーノードのデータ並列ランクを開始します。

デフォルト: 0

FastAPI の OpenAPI スキーマ、Swagger UI、および ReDoc エンドポイントを無効にします。

デフォルト: False

指定すると、モデルサービングエンジンと同じプロセスで OpenAI フロントエンドサーバーが実行されます。

デフォルト: False

ログ要求を無効にします。

デフォルト: False

統計のログ記録を無効にします。

デフォルト: False

uvicorn アクセスログを無効にします。

デフォルト: False

サポートされているモデルに対して自動ツール選択を有効にします。使用するパーサーを指定するには --tool-call-parser を使用します。

デフォルト: False

True に設定すると、prompt_tokens_details の使用が有効になります。

デフォルト: False

指定すると、API サーバーは応答に X-Request-Id ヘッダーを追加します。注意: これにより、高 QPS でのパフォーマンスが低下します。

デフォルト: False

True に設定すると、アプリケーション状態 (管理) で server_load_metrics 追跡が有効になります。

デフォルト: False

SSL 証明書ファイルが変更されたときに SSL コンテキストを更新します。

デフォルト: False

ヘッドレスモードで実行します。詳細は、マルチノードデータ並列のドキュメントを参照してください。

デフォルト: False

ホスト名。

デフォルト: None

vllm と uvicorn の両方のログ設定 JSON ファイルへのパス

デフォルト: None

name=path 形式または JSON 形式の LoRA モジュール設定。例 (古い形式): name=path。例 (新しい形式): {"name": "name", "path": "lora_path", "base_model_name": "id"}

デフォルト: None

ログに出力されるプロンプト文字またはプロンプト ID 番号の最大数。デフォルトの None は無制限を意味します。

デフォルト: None

アプリケーションに適用する追加の ASGI ミドルウェア。複数の --middleware 引数を受け入れます。値はインポートパスである必要があります。関数が提供されている場合、vLLM は @app.middleware ('http') を使用してそれをサーバーに追加します。クラスが提供されている場合、vLLM は app.add_middleware() を使用してそれをサーバーに追加します。

デフォルト: []

name=path の形式でアダプター設定をプロンプトします。複数のアダプターを指定できます。

デフォルト: None

request.add_generation_prompt=true の場合に返されるロール名。

デフォルト: assistant

--max-logprobs が指定された場合は、単一のトークンを 'token_id:{token_id}' 形式の文字列として表し、JSON でエンコードできないトークンを識別できるようにします。

デフォルト: False

アプリケーションがパスベースのルーティングプロキシーの背後にある場合の FastAPI root_path。

デフォルト: None

CA 証明書ファイル。

デフォルト: None

クライアント証明書が必要かどうか (stdlib ssl モジュールを参照)。

デフォルト: 0

SSL 証明書ファイルへのファイルパス。

デフォルト: None

SSL キーファイルへのファイルパス。

デフォルト: None

または --tool-parser-plugin に登録された名前。使用しているモデルに応じてツール呼び出しパーサーを選択します。これは、モデルによって生成されたツール呼び出しを OpenAI API 形式に解析するために使用されます。--enable-auto-tool-choice に必須です。

デフォルト: None

モデルが生成したツールを OpenAI API 形式に変換するために書かれたツールパーサープラグインを指定します。このプラグインの名前レジスターは --tool-call-parser で使用できます。

デフォルト:

非推奨: ブロックマネージャー v1 は削除され、SelfAttnBlockSpaceManager (ブロックマネージャー v2) がデフォルトになりました。このフラグを True または False に設定しても、vLLM の動作には影響しません。

デフォルト: True

API リクエストがサーバーファイルシステムで指定されたディレクトリーからローカルイメージまたはビデオを読み取ることを許可します。これはセキュリティー上のリスクです。信頼できる環境でのみ有効にする必要があります。

デフォルト:

Hugging Face Hub のモデルコードに使用する特定のリビジョン。ブランチ名、タグ名、またはコミット ID を指定できます。指定しない場合は、デフォルトのバージョンが使用されます。

デフォルト: None

ロードするモデル設定の形式: * auto は、使用可能な場合は hf 形式で、そうでない場合は mistral 形式で設定をロードしようとします。* hf は、hf 形式で設定をロードします。* mistral は、設定を mistral 形式で読み込みます。

デフォルト: auto

非同期の出力処理を無効にします。これにより、パフォーマンスが低下する可能性があります。

デフォルト: False

V1 のカスケードアテンションを無効にします。カスケードアテンションは数学的な正確性を確保します。ただし、これを無効にすると、数値的な問題が発生する可能性を回避するのに役立ちます。これを False に設定しても、カスケードアテンションはヒューリスティックによって有益であると判断された場合にのみ使用されることに注意してください。

デフォルト: False

スライディングウィンドウを無効にするかどうか。True の場合、モデルのスライディングウィンドウ機能が無効になり、スライディングウィンドウのサイズが上限になります。モデルがスライディングウィンドウをサポートしていない場合、この引数は無視されます。

デフォルト: False

モデルの重みとアクティベーションのデータ型: * auto は、FP32 および FP16 モデルの場合は FP16 精度を使用し、BF16 モデルの場合は BF16 精度を使用します。* half は、半精度の FP16 を使用します。AWQ 量子化に推奨されます。* float16 は "half" と同じです。* bfloat16 は精度と範囲の間のバランスを取ります。* float は FP32 の精度の省略形です。* FP32 精度の場合は float32 を使用します。

デフォルト: auto

True の場合、prompt_embeds キーを介してテキスト埋め込みを入力として渡すことができます。これを有効にすると、グラフのコンパイルに必要な時間が 2 倍になることに注意してください。

デフォルト: False

エンジンのスリープモードを有効にします (CUDA プラットフォームのみがサポートされます)。

デフォルト: False

常に Eager モードの PyTorch を使用するかどうか。True の場合、CUDA グラフを無効にして、常に Eager モードでモデルを実行します。False の場合、パフォーマンスと柔軟性を最大化するために、CUDA グラフとハイブリッドの Eager 実行を使用します。

デフォルト: False

生成設定へのフォルダーパス。デフォルトは auto で、生成設定はモデルパスから読み込まれます。vllm に設定すると、生成設定はロードされず、vLLM のデフォルトが使用されます。フォルダーパスに設定すると、指定されたフォルダーパスから生成設定が読み込まれます。生成設定で max_new_tokens が指定されている場合は、すべてのリクエストの出力トークンの数にサーバー全体の制限が設定されます。

デフォルト: auto

使用する Hugging Face 設定の名前またはパス。指定しない場合は、モデル名またはパスが使用されます。

デフォルト: None

ディクショナリーの場合は、HuggingFace 設定に転送される引数が含まれます。呼び出し可能な場合は、HuggingFace 設定を更新するために呼び出されます。

デフォルト: {}

リモートファイルの HTTP ベアラー認可として使用するトークン。True の場合、huggingface-cli login の実行時に生成されたトークン (~/.huggingface に保存) を使用します。

デフォルト: None

有効な logits プロセッサー修飾名を指定するオプションの正規表現パターンで、logits_processors 追加補完引数で渡すことができます。デフォルトは None で、プロセッサーは使用できません。

デフォルト: None

SamplingParams で logprobs が指定された場合に返される対数確率の最大数。デフォルト値は、OpenAI Chat Completions API のデフォルトになります。

デフォルト: 20

モデルコンテキストの長さ (プロンプトと出力)。指定されていない場合は、モデル設定から自動的に派生されます。--max-model-len 経由で渡す場合、人間が読める形式の k/m/g/K/M/G をサポートします。例: * 1k → 1000 * 1K → 1024 * 25.6k → 25,600

デフォルト: None

CUDA グラフでカバーされる最大シーケンス len。シーケンスのコンテキスト長がこれより大きい場合、Eager モードにフォールバックします。さらに、エンコーダー/デコーダーモデルの場合、エンコーダー入力のシーケンス長がこれより大きい場合、Eager モードにフォールバックします。

デフォルト: 8192

使用する Hugging Face モデルの名前またはパス。また、served_model_name が指定されていない場合、メトリクス出力の model_name タグの内容としても使用されます。

デフォルト: facebook/opt-125m

使用するモデルの実装: * auto は、存在する場合は vLLM 実装の使用を試み、vLLM 実装が利用できない場合は Transformers 実装にフォールバックします。* vllm は vLLM モデル実装を使用します。* transformers はトランスフォーマーモデル実装を使用します。

デフォルト: auto

オーバーライドまたは生成設定を設定します。例 : {"temperature": 0.5}。--generation-config auto と使用すると、オーバーライドパラメーターはモデルのデフォルト設定とマージされます。-generation-config vllm と使用すると、オーバーライドパラメーターのみが使用されます。有効な JSON 文字列または個別に渡される JSON キーのいずれかである必要があります。たとえば、* --json-arg '{"key1": "value1", "key2": {"key3": "value2"}}' * --json-arg.key1 value1 --json-arg.key2.key3 value2 の引数のセットは同じです。

デフォルト: {}

デフォルト以外のニューロン設定を初期化するか、Neuron デバイスに固有のデフォルトの neuron config をオーバーライドします。この引数は、vllm 引数から収集できない neuron config を設定するために使用されます。例 : {"cast_logits_dtype": "bfloat16"}。有効な JSON 文字列または個別に渡される JSON キーのいずれかである必要があります。たとえば、* --json-arg '{"key1": "value1", "key2": {"key3": "value2"}}' * --json-arg.key1 value1 --json-arg.key2.key3 value2 の引数のセットは同じです。

デフォルト: {}

デフォルト以外のプーリング設定を初期化するか、プーリングモデルのデフォルトのプーリング設定をオーバーライドします。例: {"pooling_type": "mean", "normalize": false}。

デフォルト: None

重みを量子化するために使用される方法。None の場合は、まずモデル設定ファイルの quantization_config 属性を確認します。None の場合、モデルの重みは量子化されていないと想定し、dtype を使用して重みのデータ型を決定します。

デフォルト: None

使用する特定のモデルバージョン。ブランチ名、タグ名、またはコミット ID を指定できます。指定しない場合は、デフォルトのバージョンが使用されます。

デフォルト: None

RoPE スケーリング設定。例: {"rope_type":"dynamic","factor":2.0}。有効な JSON 文字列または個別に渡される JSON キーのいずれかである必要があります。たとえば、* --json-arg '{"key1": "value1", "key2": {"key3": "value2"}}' * --json-arg.key1 value1 --json-arg.key2.key3 value2 の引数のセットは同じです。

デフォルト: {}

RoPE シータ。rope_scaling で使用します。場合によっては、RoPE シータを変更すると、スケールモデルのパフォーマンスが向上します。

デフォルト: None

再現性のためのランダムシード。V0 では None に初期化されますが、V1 では 0 に初期化されます。

デフォルト: None

API で使用されるモデル名。複数の名前が指定された場合、サーバーは指定された名前のいずれかに応答します。応答のモデルフィールド内のモデル名は、このリストの最初の名前です。指定されていない場合、モデル名は --model 引数と同じになります。この名前は、Prometheus メトリクスの model_name タグの内容でも使用されることに注意してください。複数の名前が指定されている場合、メトリクスタグは最初の名前を取得します。

デフォルト: None

tokenizer および detokenizer の初期化をスキップします。入力には、有効な prompt_token_ids が含まれており、prompt は None である必要があります。生成された出力には、トークン ID が含まれます。

デフォルト: False

モデルを使用するタスク。同じモデルを複数のタスクに使用できる場合でも、各 vLLM インスタンスは 1 つのタスクのみをサポートします。モデルが 1 つのタスクのみをサポートする場合は、auto を使用してそのタスクを選択できます。それ以外の場合は、使用するタスクを明示的に指定する必要があります。

デフォルト: auto

使用する Hugging Face トークナイザーの名前またはパス。指定しない場合は、モデル名またはパスが使用されます。

デフォルト: None

Tokenizer モード: * auto は、使用可能な場合は高速トークナイザーを使用します。* slow は常に速度の遅いトークナイザーを使用します。* mistral は常に mistral_common のトークナイザーを使用します。* custom は --tokenizer を使用して、事前登録済みのトークナイザーを選択します。

デフォルト: auto

Hugging Face Hub のトークナイザーに使用する特定のリビジョン。ブランチ名、タグ名、またはコミット ID を指定できます。指定しない場合は、デフォルトのバージョンが使用されます。

デフォルト: None

モデルとトークナイザーをダウンロードするときは、リモートコード (例: HuggingFace から) を信頼します。

デフォルト: False

重みをダウンロードしてロードするディレクトリー。デフォルトは Hugging Face のデフォルトのキャッシュディレクトリーです。

デフォルト: None

モデルをロードするときに無視するパターンのリスト。llama のチェックポイントの繰り返し読み込みを避けるために、デフォルトは "original/*/" になります。

デフォルト: None

読み込むモデルの重みの形式。

デフォルト: auto

モデルローダーの追加設定。これは、選択した load_format に対応するモデルローダーに渡されます。

デフォルト: {}

PT_LOAD_MAP_LOCATION: Python チェックポイントをロードするためのマップの場所。チェックポイントのロードをサポートするために、"CUDA" などの特定のデバイスでのみロードできます。これは、{"": "CUDA"} と同等です。サポートされている別の形式は、GPU 1 から GPU 0 など、異なるデバイスからのマッピングです ({"CUDA:1": "CUDA:0"})。コマンドラインから渡す場合、辞書内の文字列は JSON 解析のために二重引用符で囲む必要があることに注意してください。詳細は、https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.load.html の map_location のオリジナルドキュメントを参照してください。

デフォルト: cpu

--qlora-adapter-name-or-path は効果がなく、設定しないでください。v0.10.0 で削除されます。

デフォルト: None

モデルの重みを読み込むときに進捗バーを表示するために tqdm を有効にするかどうか。

デフォルト: True

[非推奨] --enable-reasoning フラグは v0.9.0 の時点で非推奨になりました。代わりに、use-- reasoning-parser を使用して、推論するパーサーのバックエンドを指定します。このフラグ (--enable-reasoning) は v0.10.0 で削除されます。--reasoning-parser を指定すると、推論モードが自動的に有効になります。

デフォルト: None

ガイド付きデコード (JSON スキーマ/正規表現など) にデフォルトで使用されるエンジン。auto では、リクエストの内容とバックエンドライブラリーが現在サポートしている内容に基づいて独自の選択を行うため、リリースごとに動作が変更される場合があります。

デフォルト: auto

True の場合、guidance バックエンドは JSON スキーマ内の additionalProperties を使用しません。これは guidance バックエンドでのみサポートされ、その動作を outlines および xgrammar に合わせるために使用されます。

デフォルト: False

True の場合、このモデルはガイド付きのデコード中に空白が生成されません。これは、xgrammar および guidance バックエンドでのみサポートされます。

デフォルト: False

True の場合、vLLM はエラー時に別のバックエンドにフォールバックしません。

デフォルト: False

使用しているモデルに応じて推論パーサーを選択します。これは推論コンテンツを OpenAI API 形式に解析するために使用されます。

デフォルト:

データ並列クラスターのヘッドノードのアドレス。

デフォルト: None

データ並列のバックエンド (mp または Ray)。

デフォルト: mp

データ並列 RPC 通信用のポート。

デフォルト: None

データ並列グループの数。MoE レイヤーは、テンソル並列サイズとデータ並列サイズの積に応じて分割されます。

デフォルト: 1

このノードで実行されるデータ並列レプリカの数。

デフォルト: None

カスタムの all-reduce カーネルを無効にして、NCCL にフォールバックします。

デフォルト: False

分散モデルワーカーに使用するバックエンド。ray または mp (マルチプロセッシング))。pipeline_parallel_size と tensor_parallel_size の積が使用可能な GPU の数以下の場合、mp を使用して単一のホストで処理を継続します。それ以外の場合、Ray がインストールされている場合はデフォルトで ray になり、そうでない場合は失敗します。TPU と HPU は分散推論に対して Ray のみをサポートすることに注意してください。

デフォルト: None

MoE レイヤーにはテンソル並列処理ではなくエキスパート並列処理を使用します。

デフォルト: False

ビジョンエンコーダーにはテンソル並列処理ではなくデータ並列処理を使用します。現時点では LLama4 のみサポートしています

デフォルト: False

モデルを複数のバッチで順番にロードする場合の並列ロードワーカーの最大数。テンソル並列および大規模モデルを使用するときに RAM OOM を回避します。

デフォルト: None

パイプライン並列グループの数。

デフォルト: 1

nsight を使用して Ray ワーカーをプロファイリングするかどうかは、https://docs.ray.io/en/latest/ray -observability/user-guides/profiling.html#profiling-nsight-profiler を参照してください。

デフォルト: False

テンソル並列グループの数。

デフォルト: 1

使用するワーカークラスの完全な名前。auto の場合、ワーカークラスはプラットフォームに基づいて決定されます。

デフォルト: auto

使用するワーカー拡張クラスの完全な名前。ワーカー拡張クラスは、ワーカークラスによって動的に継承されます。これは、collective_rpc 呼び出しで使用するために、ワーカークラスに新しい属性とメソッドを挿入するために使用されます。

デフォルト:

連続するキャッシュブロックのサイズ (トークン数)。これは neuron デバイスで無視され、--max-model-len に設定されます。CUDA デバイスでは、最大 32 のブロックサイズのみがサポートされます。HPU デバイスでは、ブロックサイズのデフォルトは 128 です。この設定には静的なデフォルトはありません。ユーザーが指定しない場合は、現在のプラットフォームに基づいて Platform.check_and_update_configs() で設定されます。

デフォルト: None

これにより kv_cache_dtype が fp8 の場合に k_scale と v_scale の動的な計算が可能になります。False の場合、スケールはモデルチェックポイントからロードされます (利用可能な場合)。それ以外の場合、スケールのデフォルトは 1.0 です。

デフォルト: False

GPU ごとに CPU にオフロードするスペース (GiB 単位)。デフォルトは 0 で、オフロードがないことを意味します。直感的に言えば、この議論は GPU メモリーサイズを増やすための仮想的な方法と見ることができます。たとえば、24 GB の GPU が 1 つあり、これを 10 に設定すると、実質的には 34 GB の GPU と考えることができます。次に、重みが BF16 の 13B モデルをロードできますが、これには少なくとも 26GB の GPU メモリーが必要です。モデルの各フォワードパスでは、モデルの一部が CPU メモリーから GPU メモリーにオンザフライでロードされるため、高速な CPU-GPU 相互接続が必要になることに注意してください。

デフォルト: 0

接頭辞キャッシュを有効にするかどうか。V0 ではデフォルトで無効になっています。V1 ではデフォルトで有効になっています。

デフォルト: None

モデルエグゼキューターに使用される GPU メモリーの割合。範囲は 0 - 1 です。たとえば、値が 0.5 の場合、GPU メモリーの使用率は 50% になります。指定しない場合は、デフォルト値 0.9 が使用されます。これはインスタンスごとの制限であり、現在の vLLM インスタンスにのみ適用されます。同じ GPU 上で別の vLLM インスタンスが実行されていても問題ありません。たとえば、同じ GPU 上で 2 つの vLLM インスタンスを実行している場合、各インスタンスの GPU メモリー使用率を 0.5 に設定できます。

デフォルト: 0.9

kv キャッシュストレージのデータタイプ。auto の場合は、モデルデータ型を使用します。CUDA 11.8 以降は fp8 (=fp8_e4m3) および fp8_e5m2 をサポートします。ROCm (AMD GPU) は fp8 (=fp8_e4m3) をサポートします。

デフォルト: auto

使用する GPU ブロックの数。指定されている場合、プロファイルされた num_gpu_blocks がオーバーライドされます。None の場合は何も行いません。プリエンプションのテストに使用されます。

デフォルト: None

接頭辞キャッシュのハッシュアルゴリズムを設定します。* "builtin" は Python の組み込みハッシュです。* "sha256" は競合耐性がありますが、一定のオーバーヘッドがあります。

デフォルト: builtin

GPU あたりの CPU スワップ領域のサイズ (GiB 単位)。

デフォルト: 4

True の場合、処理されたマルチモーダル入力のキャッシュを無効にします。

デフォルト: False

各モダリティーのプロンプトごとに許容可能な入力項目の最大数。各モダリティのデフォルトは 1 (V0) または 999 (V1) です。たとえば、プロンプトごとに最大 16 枚の画像と 2 本のビデオ ({"images": 16、"videos": 2}) を許可するには、有効な JSON 文字列または個別に渡される JSON キーのいずれかである必要があります。たとえば、* --json-arg '{"key1": "value1", "key2": {"key3": "value2"}}' * --json-arg.key1 value1 --json-arg.key2.key3 value2 の引数のセットは同じです。

デフォルト: {}

transformers.AutoProcessor.from_pretrained から取得されたマルチモーダルプロセッサーのオーバーライド。使用可能なオーバーライドは、実行中のモデルによって異なります。たとえば、Phi-3-Vision の場合: {"num_crops": 4}。有効な JSON 文字列または個別に渡される JSON キーのいずれかである必要があります。たとえば、* --json-arg '{"key1": "value1", "key2": {"key3": "value2"}}' * --json-arg.key1 value1 --json-arg.key2.key3 value2 の引数のセットは同じです。

デフォルト: None

True の場合、LoRA アダプターの処理が有効になります。

デフォルト: None

LoRA アダプターのバイアスを有効にします。

デフォルト: False

デフォルトでは、LoRA 計算の半分だけがテンソル並列処理で分割されます。これを有効にすると、完全にシャード化されたレイヤーが使用されます。シーケンスの長さ、ランク、またはテンソルの並列サイズが大きい場合、おそらくこれは高速になります。

デフォルト: False

複数のスケーリング係数 (基本モデルのスケーリング係数とは異なる場合があります) を指定して、それらのスケーリング係数でトレーニングされた複数の LoRA アダプターを同時に使用できるようにします。指定しない場合は、基本モデルのスケーリング係数でトレーニングされたアダプターのみが許可されます。

デフォルト: None

LoRA のデータ型。auto の場合、デフォルトで基本モデルの dtype になります。

デフォルト: auto

LoRA アダプターに存在できる追加語彙の最大サイズ (基本のモデル語彙に追加)。

デフォルト: 256

CPU メモリーに保存する LoRA の最大数。max_loras より大きくなければなりません。

デフォルト: None

最大 LoRA ランク。

デフォルト: 16

単一バッチ内の LoRA の最大数。

デフォルト: 1

True の場合は、PromptAdapters の処理を有効にします。

デフォルト: None

PromptAdapters トークンの最大数。

デフォルト: 0

バッチの PromptAdapters の最大数。

デフォルト: 1

vLLM 実行用のデバイスタイプ。このパラメーターは非推奨となっており、今後のリリースで削除されます。現在のプラットフォームに基づいて自動的に設定されるようになりました。

デフォルト: auto

推測的デコーディングの設定。JSON 文字列である必要があります。

デフォルト: None

--otlp-traces-endpoint が設定されている場合にのみこれを設定する意味があります。設定すると、指定されたモジュールの詳細なトレースが収集されます。これには、コストがかかったり、ブロックしたりする可能性のある操作が含まれるため、パフォーマンスに影響が出る可能性があります。各リクエストの詳細なタイミング情報を収集するとコストがかかる可能性があることに注意してください。

デフォルト: None

OpenTelemetry トレースが送信されるターゲット URL。

デフォルト: None

指定されたバージョン以降で非表示になっている非推奨の Prometheus メトリクスを有効にします。たとえば、以前非推奨になったメトリクスが v0.7.0 リリース以降非表示になっている場合は、新しいメトリクスに移行する間の一時的なエスケープハッチとして --show-hidden-metrics-for-version=0.7 を使用します。このメトリクスは、今後のリリースで完全に削除される可能性があります。

デフォルト: None

Cuda グラフのキャプチャーサイズ。デフォルトは 512 です。1. 1 つの値が指定されている場合、キャプチャーリストは [1, 2, 4] + [i for i in range(8, CUDA_graph_sizes + 1, 8)] 2 のパターンに従います。複数の値 (例: 1 2 128) が指定される場合、キャプチャーリストは指定のリストに従います。

デフォルト: 512

true に設定され、チャンク事前入力が有効になっている場合、マルチモーダルアイテムを部分的にスケジュールする必要はありません。V1 でのみ使用されます。これにより、リクエストに混合プロンプト (たとえば、テキストトークン TTTT の後にイメージトークン IIIIIIIIII が続く) があり、一部のイメージトークンのみをスケジュールできる場合 (たとえば、TTTTIIIII があった場合に、IIIII を残す)、アイテムは 1 つのステップで TTTT としてスケジュールされ、次のステップで IIIIIIIIII としてスケジュールされます。

デフォルト: False

True に設定すると、フルアテンションやスライディングウィンドウアテンションなどの複数の種類のアテンションレイヤーがある場合でも、KV キャッシュマネージャーはすべてのアテンションレイヤーに同じサイズの KV キャッシュを割り当てます。

デフォルト: False

True の場合、残りの max_num_batched_tokens に基づいて事前入力リクエストをチャンク単位に分割できます。

デフォルト: None

チャンクでの事前入力の場合、プロンプトがこのトークン数より長いと、リクエストは長いとみなされます。

デフォルト: 0

チャンク単位の事前入力の場合、同時に事前入力される long_prefill_token_threshold よりも長いプロンプトの最大数。これを max_num_partial_prefills よりも小さい値を設定すると、場合によっては短いプロンプトが長いプロンプトの前にキューを飛び越して処理され、レイテンシーが改善されます。

デフォルト: 1

1 回の反復で処理されるトークンの最大数。この設定には静的なデフォルトはありません。ユーザーが指定しない場合は、使用コンテキストに基づいて EngineArgs.create_engine_config で設定されます。

デフォルト: None

チャンク単位の事前入力の場合、同時に部分的に事前入力できるシーケンスの最大数。

デフォルト: 1

1 回の反復で処理されるシーケンスの最大数。この設定には静的なデフォルトはありません。ユーザーが指定しない場合は、使用コンテキストに基づいて EngineArgs.create_engine_config で設定されます。

デフォルト: None

False の場合、マルチステップはすべてのステップの最後に出力をストリーミングします。

デフォルト: True

既知のトークン ID を超えて、シーケンスごと、ステップごとに割り当てるスロットの数。これは、受け入れられるかどうかわからないトークンの KV アクティベーションを保存するために、推測的デコードで使用されます。

+ デフォルト: 0

スケジューラー呼び出しごとの最大のフォワードステップ数。

デフォルト: 1

スワップまたは再計算によってプリエンプションを実行するかどうか。指定されていない場合は、次のようにモードを決定します。スワップよりもオーバーヘッドが少ないため、デフォルトでは再計算を使用します。ただし、シーケンスグループに複数のシーケンス (ビーム検索など) がある場合、再計算は現在サポートされていません。このような場合は、代わりにスワッピングを使用します。

デフォルト: None

使用するスケジューラークラス。"vllm.core.scheduler.Scheduler" がデフォルトのスケジューラーです。直接クラスまたは "mod.custom_class" 形式のクラスへのパスを指定できます。

デフォルト: vllm.core.scheduler.Scheduler

次のプロンプトをスケジュールする前に、遅延 (遅延係数 × 前回のプロンプトの遅延) を適用します。

デフォルト: 0.0

使用するスケジュールポリシー: * "fcfs" は先着順を意味します。つまり、リクエストは到着順に処理されます。* "優先度"は、リクエストが指定された優先度 (値が低いほど早く処理される) と到着時刻に基づいて処理されることを意味します (同じ値の場合は到着時刻で決定されます)。

デフォルト: fcfs

指定されたプラットフォームの追加設定。プラットフォームによってサポートされる設定が異なる場合があります。使用しているプラットフォームに対して設定が有効であることを確認してください。コンテンツはハッシュ可能である必要があります。

デフォルト: {}

モデル用の torch.compile 設定。数字 (0、1、2、3) の場合は最適化レベルとして解釈されます。

従来のコンパイラーの慣例に従い、スペースなしの -O の使用もサポートされています。-O3 は -O 3 と同等です。完全なコンパイル設定は、{"level": 3、"CUDAgraph_capture_sizes": [1、2、4、8]} のように指定できます。有効な JSON 文字列または個別に渡される JSON キーのいずれかである必要があります。たとえば、* --json-arg '{"key1": "value1", "key2": {"key3": "value2"}}' * --json-arg.key1 value1 --json-arg.key2.key3 value2 の引数のセットは同じです。

デフォルト:

{
  "level": 0,
  "debug_dump_path": "",
  "cache_dir": "",
  "backend": "",
  "custom_ops": [],
  "splitting_ops": [],
  "use_inductor": true,
  "compile_sizes": null,
  "inductor_compile_config": {
    "enable_auto_functionalized_v2": false
  },
  "inductor_passes": {},
  "use_CUDAgraph": true,
  "CUDAgraph_num_of_warmups": 0,
  "CUDAgraph_capture_sizes": null,
  "CUDAgraph_copy_inputs": false,
  "full_CUDA_graph": false,
  "max_capture_size": null,
  "local_cache_dir": null
}

{
  "level": 0,
  "debug_dump_path": "",
  "cache_dir": "",
  "backend": "",
  "custom_ops": [],
  "splitting_ops": [],
  "use_inductor": true,
  "compile_sizes": null,
  "inductor_compile_config": {
    "enable_auto_functionalized_v2": false
  },
  "inductor_passes": {},
  "use_CUDAgraph": true,
  "CUDAgraph_num_of_warmups": 0,
  "CUDAgraph_capture_sizes": null,
  "CUDAgraph_copy_inputs": false,
  "full_CUDA_graph": false,
  "max_capture_size": null,
  "local_cache_dir": null
}

イベント公開の設定。有効な JSON 文字列または個別に渡される JSON キーのいずれかである必要があります。たとえば、* --json-arg '{"key1": "value1", "key2": {"key3": "value2"}}' * --json-arg.key1 value1 --json-arg.key2.key3 value2 の引数のセットは同じです。

デフォルト: None

分散 KV キャッシュ転送の設定。有効な JSON 文字列または個別に渡される JSON キーのいずれかである必要があります。たとえば、* --json-arg '{"key1": "value1", "key2": {"key3": "value2"}}' * --json-arg.key1 value1 --json-arg.key2.key3 value2 の引数のセットは同じです。

デフォルト: None