vLLM 服务器参数

要服务的模型标签。如果在 config 中指定，则可选。

默认 ： None

允许凭证。

默认 ：False

允许的标头。

默认 ： ['*']

允许的方法。

默认 ： ['*']

允许的源。

默认 ： ['*']）

如果提供，服务器将要求在标头中显示此密钥。

默认 ： None

要运行多少个 API 服务器进程。

默认 ：1

到 chat 模板的文件路径，或指定模型的单行形式的模板。

默认 ： None

在聊天模板中呈现消息内容的格式。* "string" 将内容呈现为字符串。示例 ："Hello World" * "openai" 将内容呈现为字典列表，类似于 OpenAI 模式。示例： [{"type": "text", "text": "Hello world!"}]

默认 ：auto

从配置文件中读取 CLI 选项。Must 是带有以下选项的 YAML： https://docs.vllm.ai/en/latest/serving/openai_compatible_server.html#cli-reference

Default:

为二级节点启动数据并行等级。

默认: 0

禁用 FastAPI 的 OpenAPI 模式、Swagger UI 和 ReDoc 端点。

默认 ：False

如果指定，将在与模型服务引擎相同的过程中运行 OpenAI frontend 服务器。

默认 ：False

禁用日志记录请求。

默认 ：False

禁用日志记录统计信息。

默认 ：False

禁用 uvicorn 访问日志。

默认 ：False

为支持的模型启用自动工具选择。use --tool-call-parser 用来指定要使用的解析器。

默认 ：False

如果设置为 True，请在 usage 中启用 prompt_tokens_details。

默认 ：False

如果指定，API 服务器会将 X-Request-Id 标头添加到响应中。注意：此 hurts 性能高 QPS。

默认 ：False

如果设置为 True，请在 app 状态中启用跟踪 server_load_metrics。

默认 ：False

当 SSL 证书文件更改时刷新 SSL 上下文

默认 ：False

在无头模式下运行。如需了解更多详细信息，请参阅多节点数据并行文档。

默认 ：False

主机名.

默认 ： None

vllm 和 uvicorn 日志记录配置 JSON 文件的路径

默认 ： None

LoRA 模块配置采用 name=path formator JSON 格式。示例（旧格式）： name=path。示例（新格式） ：{name": "name", "path": "lora_path", "base_model_name": "id"}

默认 ： None

在日志中打印的最大提示字符或提示 ID 号数。默认值 None 表示无限。

默认 ： None

应用到应用程序的附加 ASGI 中间件。我们接受 多中间件 参数。该值应该是导入路径。如果提供了函数，vLLM 将使用 @app.middleware ('http') 将其添加到服务器。如果提供了类，vLLM 将使用 app.add_middleware （） 将其添加到服务器。

默认: []

以 name=path 格式提示适配器配置。可以指定多个适配器。

默认 ： None

如果 request.add_generation_prompt=true 则返回的角色名称。

默认 助手

指定 when-max-logprobs 时，代表单个令牌作为字符串 'token_id:{token_id}'，以便无法识别不是 JSON 影响的令牌。

默认 ：False

当应用程序位于基于路径的路由代理后面时，快速API root_path。

默认 ： None

CA 证书文件。

默认 ： None

是否需要客户端证书（请参阅 stdlib ssl 模块）。

默认: 0

SSL 证书文件的文件路径。

默认 ： None

SSL 密钥文件的文件路径。

默认 ： None

或名称在 --tool-parser-plugin 中注册。根据您使用的型号，选择工具调用解析器。这用于将模型生成的工具调用解析为 OpenAI API 格式。需要 for -enable-auto-tool-choice。

默认 ： None

特殊工具解析器插件写入将模型生成的工具解析为 OpenAI API 格式，此插件中的名称注册可在 --tool-call-parser 中使用。

Default:

DEPRECATED: 块管理器 v1 已被删除，并且 SelfAttnBlockSpaceManager （如块管理器 v2）现在是默认的。将此标志设置为 True 或 False 对 vLLM 行为没有影响。

默认 ：True

允许 API 请求从服务器文件系统指定的目录中读取本地镜像或视频。这是一个安全风险。应该只在可信环境中启用。

Default:

用于 Hugging Face Hub 上模型代码的特定修订版本。它可以是分支名称、标签名称或提交 id。如果未指定，将使用默认版本。

默认 ： None

要载入的模型配置的格式：LVM auto 将尝试以 hf 格式加载配置（如果可用），否则它将尝试以 mistral 格式加载。* HF 将以 hf 格式载入配置。* mistral 将以 mistral 格式加载配置。

默认 ：auto

禁用 async 输出处理。这可能会导致性能下降。

默认 ：False

对 V1 禁用级关注。虽然级联的关注不会更改数学正确性，但禁用它对于防止潜在的数字问题非常有用。请注意，即使将其设置为 False，仅当性能告诉其好处时，才会使用级联的关注。

默认 ：False

是否禁用滑动窗口。如果为 True，我们将禁用模型的滑动窗口功能，上限为 sliding 窗口大小。如果模型不支持滑动窗口，则忽略此参数。

默认 ：False

模型权重和激活的数据类型：* auto 将 FP16 精度用于 FP32 和 FP16 模型，以及 BF16 模型的 BF16 精度。适用于 FP16 的一半.建议 AWQ 量化。* float16 与 "half" 相同。* bfloat16，用于精度和范围之间的平衡。* 浮点值 简写为 FP32 精度。* float32 用于 FP32 精度。

默认 ：auto

如果为 True，启用通过 prompt_embeds 键传递文本以输入形式。请注意，启用这将加倍图形编译所需的时间。

默认 ：False

为引擎启用睡眠模式（只支持 CUDA 平台）。

默认 ：False

是否总是使用 eager-mode PyTorch。如果为 True，我们将禁用 CUDA 图形，并始终以 eager 模式执行模型。如果为 False，我们将在混合中使用 CUDA 图形和 eager 的执行，以获得最大性能和灵活性。

默认 ：False

生成配置的文件夹路径。默认为 auto，生成配置将从模型路径加载。如果设置为 vllm，则不会加载生成配置，则使用 vLLM 默认值。如果设置为文件夹路径，则生成配置将从指定的文件夹路径加载。如果在生成配置中指定了 max_new_tokens，它会为所有请求设置服务器端令牌数量。

默认 ：auto

要使用的 Hugging Face 配置的名称或路径。如果未指定，则使用模型名称或路径。

默认 ： None

如果字典，包含要转发到 HuggingFace 配置的参数。如果可以调用，则会调用它来更新 HuggingFace 配置。

默认 ：{}

用作远程文件的 HTTP bearer 授权的令牌。如果为 True，将使用在运行 huggingface-cli 登录时 生成的令牌（以 ~/.huggingface形式存储）。

默认 ： None

可选正则表达式模式指定可以使用 logits_processors extra completion 参数传递的有效日志限定名称。默认为 None，不允许任何处理器。

默认 ： None

当 logprobs 在 SamplingParams 中指定时，要返回的最大日志数量。默认值是 OpenAI Chat Completions API 的默认值。

默认 ：20

模型上下文长度（提示和输出）。如果未指定，将自动从模型配置派生出来。当通过 -max-model-len 传递时，以人类可读的格式支持 k/m/g/K/M/G。示例：* 1k → 1000 * 1K → 1024 * 25.6k → 25,600

默认 ： None

CUDA 图形涵盖的最大序列数。当序列的上下文长度大于此时，我们回退到 eager 模式。另外，对于 encoder-decoder 模型，如果编码器输入的序列长度大于这个值，则我们回退到 eager 模式。

默认 ： 8192

要使用的 Hugging Face 模型的名称或路径。在未指定 served_ model_name 时，它也用作指标输出中 model_name 标签的内容。

默认 ： facebook/opt-125m

要使用哪个模型实现：* auto 将尝试使用 vLLM 实现（如果存在），并在没有 vLLM 实现时回退到 Transformers 实施。* vllm 将使用 vLLM 模型实现。* 转换程序 将使用 Transformers 模型实现。

默认 ：auto

覆盖或设置生成配置。例如 {"temperature": 0.5}.如果与 -generation-config auto 一起使用，则覆盖参数将与模型中的默认配置合并。如果与 -generation-config vllm 一起使用，则只使用覆盖参数。应该是有效的 JSON 字符串或 JSON 密钥。例如，以下一组参数等同于：* --json-arg '{"key1": "value1", "key2": {"key3": "value2"}}' * --json-arg.key1 value1 --json-arg.key2.key3 value2

默认 ：{}

初始化特定于 Neuron 设备的非默认 neuron 配置或覆盖默认的 neuron 配置，此参数将用于配置无法从 vllm 参数收集的 neuron 配置。例如 {"cast_logits_dtype": "bfloat16"}。应该是有效的 JSON 字符串或 JSON 密钥。例如，以下一组参数等同于：* --json-arg '{"key1": "value1", "key2": {"key3": "value2"}}' * --json-arg.key1 value1 --json-arg.key2.key3 value2

默认 ：{}

为池模型初始化非默认池配置或覆盖默认池配置。例如： {"pooling_type": "mean", "normalize": false}。

默认 ： None

用于量化权重的方法。如果没有，则首先检查模型配置文件中的 quantization_config 属性。如果是 None，则假设模型权重不会量化，并使用 dtype 来确定权重的数据类型。

默认 ： None

要使用的特定模型版本。它可以是分支名称、标签名称或提交 ID。如果未指定，将使用默认版本。

默认 ： None

RoPE 扩展配置.例如： {"rope_type":"dynamic","factor":2.0}。应该是有效的 JSON 字符串或 JSON 密钥。例如，以下一组参数等同于：* --json-arg '{"key1": "value1", "key2": {"key3": "value2"}}' * --json-arg.key1 value1 --json-arg.key2.key3 value2

默认 ：{}

RoPE 达州.与 rope_scaling 一起使用。在某些情况下，更改 RoPE 可提高扩展模型的性能。

默认 ： None

随机 seed 以实现可重复性。在 V0 中初始化为 None，但在 V1 中初始化为 0。

默认 ： None

API 中使用的模型名称。如果提供了多个名称，服务器将响应任何提供的名称。响应的 model 字段中的型号名称将是此列表中的名字。如果没有指定，模型名称将与 the- model 参数相同。请注意，如果提供了多个名称，则此名称也会在 prometheus 指标的 model_name 标签内容中使用，则 metrics 标签将采用第一个名称。

默认 ： None

跳过令牌程序和解码初始化。预期从输入中有效的 prompt_token_ids 和 None 以提示。生成的输出将包含令牌 ID。

默认 ：False

使用模型的任务。每个 vLLM 实例只支持一个任务，即使同一模型可用于多个任务。当模型仅支持一个任务时，可以使用 auto 来选择它；否则，您必须明确指定要使用的任务。

默认 ：auto

要使用的 Hugging Face tokenizer 的名称或路径。如果未指定，则使用模型名称或路径。

默认 ： None

Tokenizer 模式：如果可用，则会自动使用快速令牌程序。* 慢 会始终使用较慢的令牌程序。* mistral 将始终使用 mistral_common 中的令牌程序。* custom 将使用 --tokenizer 来选择预注册的令牌工具程序。

默认 ：auto

用于 Hugging Face Hub 上令牌程序的特定修订版本。它可以是分支名称、标签名称或提交 id。如果未指定，将使用默认版本。

默认 ： None

下载模型和令牌程序时，信任远程代码（例如，来自 HuggingFace）。

默认 ：False

用于下载和加载权重的目录，默认为 Hugging Face 的默认缓存目录。

默认 ： None

加载模型时要忽略的模式列表。默认为 "original/*/"，以避免重复加载 llama 的检查点。

默认 ： None

要载入的模型权重的格式：

默认 ：auto

模型加载程序的额外配置。这将传递给与所选 load_format 对应的模型加载程序。

默认 ：{}

PT_LOAD_MAP_LOCATION: 加载 pytorch 检查点的映射位置只能加载到某些设备上，如 "CUDA"，这等同于 {"": "CUDA"}。另一种支持的格式是从不同的设备（如 GPU 1 到 GPU 0: {"CUDA:1": "CUDA:0"} ）映射。请注意，如果从命令行传递，字典中的字符串需要加引号才能进行 JSON 解析。如需了解更多详细信息，请参阅 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.load.html中的 map_location 原始 doc

默认 ：cpu

--qlora-adapter-name-or-path 没有作用，不要设置它，它将在 v0.10.0 中删除。

默认 ： None

是否在加载模型权重时启用 tqdm 显示进度条。

默认 ：True

[DEPRECATED] The --enable-reasoning 标志从 v0.9.0 开始已弃用。use --reasoning-parser 指定原因解析器后端。此标志(--enable-reasoning)将在 v0.10.0 中删除。指定 when--reasoning-parser 时，自动启用 reasoning 模式。

默认 ： None

默认情况下，哪个引擎将用于引导解码(JSON 模式/正则表达式等)。使用 auto 时，我们将根据请求内容以及后端库当前支持的内容进行建议选择，因此每个版本中的行为可能会发生变化。

默认 ：auto

如果为 True，则 指导 后端不会在 JSON 模式中使用 additionalProperties。这只支持 指导 后端，用于更好地保持行为与 概述 和 xgrammar 保持一致。

默认 ：False

如果为 True，则模型不会在引导解码过程中生成任何空格。这只支持 xgrammar 和 guidance 后端。

默认 ：False

如果为 True，vLLM 不会回退到错误的不同后端。

默认 ：False

根据您使用的型号，选择原因解析器。这用于将内容解析为 OpenAI API 格式。

Default:

数据并行集群头节点地址。

默认 ： None

数据并行的后端，可以是 mp 或 ray。

默认 ：mp

数据并行 RPC 通信的端口。

默认 ： None

数据并行组数量。moe 层将根据数十个并行大小和数据并行大小的产品进行分片。

默认 ：1

此节点上运行的数据并行副本数。

默认 ： None

禁用自定义 all-reduce 内核，并回退到 NCCL。

默认 ：False

用于分布式模型 worker 的后端，可以是 ray 或 mp （多处理）。如果 pipeline_parallel_size 和 10 sor_parallel_size 的产品小于或等于可用的 GPU 数量，则 mp 将用于在单个主机上持续处理。否则，如果安装了 Ray，则默认为 ray，否则会失败。请注意，TPU 和 HPU 仅支持 Ray 进行分布式推测。

默认 ： None

对于 MoE 层，使用专家并行性而不是十个并行性。

默认 ：False

将数据并行性而不是 10sor parallelism 用于愿景编码器。仅支持 LLama4

默认 ：False

当在多个批处理中按顺序加载模型时，并行加载 worker 的最大数量。避免在使用 10sor 并行和大型模型时的 RAM OOM。

默认 ： None

管道并行组数量。

默认 ：1

是否使用 nsight 对 Ray worker 进行性能分析，请参阅 https://docs.ray.io/en/latest/ray-observability/user-guides/profiling.html#profiling-nsight-profiler。

默认 ：False

十个并行组的数量。

默认 ：1

要使用的 worker 类的完整名称。如果为 auto，则 worker 类将根据平台决定。

默认 ：auto

要使用的 worker 扩展类的完整名称。worker 扩展类由 worker 类动态继承。这用于注入 worker 类的新属性和方法，以便在 collective_rpc 调用中使用。

Default:

令牌数中连续缓存块的大小。这在 neuron 设备上忽略，并设置为 --max-model-len。在 CUDA 设备中，只支持块大小最多 32 个。在 HPU 设备上，块大小默认为 128。这个配置没有静态默认值。如果用户未指定，它将根据当前平台在 Platform.check_and_update_configs （） 中设置。

默认 ： None

这可启用 k_scale 和 v_scale 的动态计算，当 kv_cache_dtype 为 fp8 时。如果为 False，则会从模型检查点加载扩展（如果可用）。否则，扩展将默认为 1.0。

默认 ：False

GiB 中每个 GPU 卸载 CPU 的空间。默认值为 0，表示没有卸载。直观地，此参数可以被看成一种增加 GPU 内存大小的虚拟方式。例如，如果您有一个 24 GB GPU 并把它设置为 10，则虚拟您可以将其视为 34 GB GPU。然后，您可以使用 BF16 权重加载 13B 模型，它至少需要 26GB GPU 内存。请注意，这需要快速 CPU-GPU 互连，因为模型部分是从 CPU 内存加载到每个模型转发传递的 GPU 内存。

默认: 0

是否启用前缀缓存。默认情况下，V0 禁用。默认启用 V1。

默认 ： None

用于模型 executor 的 GPU 内存的比例，范围从 0 到 1。例如，值 0.5 意味着 50% 的 GPU 内存使用率。如果未指定，将使用默认值 0.9.这是一个针对每个实例的限制，仅适用于当前的 vLLM 实例。如果您有另一个 vLLM 实例在同一 GPU 上运行，则无关紧要。例如，如果您在同一 GPU 上运行两个 vLLM 实例，您可以将每个实例的 GPU 内存使用率设置为 0.5。

默认: 0.9

kv 缓存存储的数据类型。如果为 auto，将使用 model 数据类型。CUDA 11.8+ 支持 fp8 (=fp8_e4m3)和 fp8_e5m2.ROCm (AMD GPU)支持 fp8 (=fp8_e4m3)。

默认 ：auto

要使用的 GPU 块数。如果指定，这将覆盖 profiled num_gpu_blocks。如果没有，则 什么都不做。用于测试抢占。

默认 ： None

设置前缀缓存的哈希算法：LVM "builtin"是 Python 的内置哈希。* "sha256" 是冲突的，但存在某些开销。

默认 ：builtin

每个 GPU 的 CPU 交换空间大小（以 GiB 为单位）。

默认 ：4

如果为 True，则禁用已处理多模式输入的缓存。

默认 ：False

每个提示的每个输入项目允许的最大输入数。对于每个模态，默认为 1 (V0)或 999 (V1)。例如，要允许每个提示最多 16 个镜像和 2 视频： {"images": 16, "videos": 2} 应该是一个有效的 JSON 字符串或单独传递的 JSON 密钥。例如，以下一组参数等同于：* --json-arg '{"key1": "value1", "key2": {"key3": "value2"}}' * --json-arg.key1 value1 --json-arg.key2.key3 value2

默认 ：{}

从 transformers.AutoProcessor.from_pretrained 获取的多模式处理器覆盖。可用的覆盖取决于正在运行的模型。例如，对于 Phi-3-Vision: {"num_crops": 4}。应该是有效的 JSON 字符串或 JSON 密钥。例如，以下一组参数等同于：* --json-arg '{"key1": "value1", "key2": {"key3": "value2"}}' * --json-arg.key1 value1 --json-arg.key2.key3 value2

默认 ： None

如果为 True，启用对 LoRA 适配器的处理。

默认 ： None

为 LoRA 适配器启用 bias。

默认 ：False

默认情况下，只有一半的 LoRA 计算使用 10sor parallelism 进行分片。启用这将使用完全分片的层。在高序列长度中，最大排名或几十个并行大小可能更快。

默认 ：False

指定多个扩展因素（可以与基础模型扩展因素不同），以允许同时使用多个 LoRA 适配器接受这些扩展因素。如果没有指定，则只允许使用基本模型扩展因素培训的适配器。

默认 ： None

LoRA 的数据类型.如果为 auto，则默认为 base model dtype。

默认 ：auto

LoRA 适配器（添加到基本模型词汇）中可以存在的最大额外词汇大小。

默认 ：256

在 CPU 内存中存储的最大 LoRA 数。必须大于 max_loras。

默认 ： None

最大 LoRA 排名.

默认 ： 16

单个批处理中的最大 LoRA 数。

默认 ：1

如果为 True，启用 PromptAdapters 处理。

默认 ： None

PromptAdapters 令牌的最大数量。

默认: 0

批处理中提示器的最大数量。

默认 ：1

vLLM 执行的设备类型。这个参数已弃用，并将在以后的发行版本中删除。现在，它将基于当前平台自动设置。

默认 ：auto

推测解码的配置。应该是一个 JSON 字符串。

默认 ： None

仅在设置了 if- otlp-traces-endpoint 时设置它才有意义。如果设置，它将为指定模块收集详细的 trace。这涉及使用可能昂贵的或阻塞操作，因此可能会对性能有影响。请注意，收集每个请求的详细时间信息可能会昂贵。

默认 ： None

将 OpenTelemetry 跟踪发送到的目标 URL。

默认 ： None

启用自指定版本后隐藏的已弃用的 Prometheus 指标。例如，自 v0.7.0 发布以来，如果之前已弃用的指标已被隐藏，您可以在 迁移到新指标时，使用--show-hidden-metrics-for-version=0.7 作为临时转义。指标可能会在即将推出的发行版本中完全删除。

默认 ： None

CUDA 图形捕获大小，默认为 512. 1。如果提供了一个值，则捕获列表将遵循模式： [1, 2, 4] + [i for i in i in range (8, CUDA_graph_sizes + 1, 8)] 2。如果提供了多个值（例如，1 个 128），则捕获列表将遵循提供的列表。

默认 ：512

如果设置为 true，并且启用了块的预先填充，我们不希望部分调度多模式项目。仅在 V1 中使用，这样可确保在请求具有混合提示（如文本令牌 TTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTIIIII）时，它会被调度为镜像令牌 IIIIIIIIIIII），其中只能调度到下一步骤（如 TTTTIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII），其中仅能调度某些镜像令牌（如 TTTTTTIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII），其中只能调度某些镜像令牌（如 TTTTTIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII

默认 ：False

如果设置为 True，KV 缓存管理器会为所有关注层分配相同的 KV 缓存大小，即使存在多种关注层，如完整关注和滑动窗口注意。

默认 ：False

如果为 True，则预先填充请求可以根据剩余的 max_num_batched_tokens 进行块。

默认 ： None

对于块预先填充，如果提示符的时间超过这个数量的令牌，则请求会被视为很长时间。

默认: 0

对于块预填充，会同时预先填充的 long_prefill_token_threshold 的提示的最大数量。设置小于 max_num_partial_prefills 时，可以缩短提示，在一些情况下，在较长的提示前跳过队列，从而提高了延迟。

默认 ：1

在单个迭代中处理的最大令牌数。这个配置没有静态默认值。如果用户未指定，它将根据使用情况上下文在 EngineArgs.create_engine_config 中设置。

默认 ： None

对于块预填充，可以同时预先填充的最大序列数。

默认 ：1

在单个迭代中处理的最大序列号。这个配置没有静态默认值。如果用户未指定，它将根据使用情况上下文在 EngineArgs.create_engine_config 中设置。

默认 ： None

如果为 False，则多步骤将在所有步骤的末尾流输出

默认 ：True

除已知令牌 ID 外，要按顺序分配的插槽数量。这用于规范解码来存储可能或不接受的令牌的 KV 激活。

+ 默认: 0

每个调度程序调用的最大转发步骤数。

默认 ：1

是否通过交换或声望来执行抢占。如果未指定，我们按如下方式确定模式：我们默认使用声望，因为其开销比交换降低。但是，当序列组有多个序列时（如 beam search ），目前不支持撤销。在这种情况下，我们改为使用交换。

默认 ： None

要使用的调度程序类。"vllm.core.scheduler.Scheduler" 是默认的调度程序。可以直接是一个类，也可以是形式为"mod.custom_class"的类的路径。

默认: vllm.core.scheduler.Scheduler

在调度下一个提示前，应用延迟（延迟因素乘以以前的提示延迟）。

默认 ： 0.0

要使用的调度策略：* "fcfs" 表示首先提供第一个服务，即会按照 arrival 的顺序处理请求。* "priority" 表示请求根据给定的优先级处理（较低值意味着早期处理）和决定任何绑定的时间。

默认: fcfs

指定平台的额外配置。不同的平台可能支持不同的配置。确保配置对您要使用的平台有效。内容必须可以哈希。

默认 ：{}

模型的 torch.compile 配置。当它是一个数字(0、1、2、3)，它将被解释为优化级别。

遵循传统编译器的惯例，也支持在没有空格的情况下使用 -O。-O3 等同于 -O 3。您可以指定完整的编译配置，如 so: {"level": 3, "CUDAgraph_capture_sizes": [1, 2, 4, 8]}。应该是有效的 JSON 字符串或 JSON 密钥。例如，以下一组参数等同于：* --json-arg '{"key1": "value1", "key2": {"key3": "value2"}}' * --json-arg.key1 value1 --json-arg.key2.key3 value2

Default:

{
  "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
}

事件发布的配置。应该是有效的 JSON 字符串或 JSON 密钥。例如，以下一组参数等同于：* --json-arg '{"key1": "value1", "key2": {"key3": "value2"}}' * --json-arg.key1 value1 --json-arg.key2.key3 value2

默认 ： None

分布式 KV 缓存传输的配置。应该是有效的 JSON 字符串或 JSON 密钥。例如，以下一组参数等同于：* --json-arg '{"key1": "value1", "key2": {"key3": "value2"}}' * --json-arg.key1 value1 --json-arg.key2.key3 value2

默认 ： None