vLLM 服务器参数

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

要运行多少个 API 服务器进程。

默认 ：1

从配置文件读取 CLI 选项。必须是带有以下选项的 YAML ：https://docs.vllm.ai/en/latest/configuration/serve_args.html

默认 ：None

禁用日志记录统计信息。

默认 ：False

启用日志记录请求。

默认 ：False

禁用日志记录请求。

默认 ：True

主机名.

默认 ：None

端口号。

默认 ：8000

UNIX 域套接字路径.如果设置，则忽略 host 和 port 参数。

默认 ：None

可能的选项： critical,debug,error,info,trace,warning

uvicorn 的日志级别。

默认 ：info

禁用 uvicorn 访问日志。

默认 ：False

允许凭证。

默认 ：False

允许的源。

默认 ：['*']

允许的方法。

默认 ：['*']

允许的标头。

默认 ：['*']

如果提供，服务器将需要其中一个密钥才能显示在标头中。

默认 ：None

LoRA 模块配置格式为 'name=path' 格式或 JSON 列表格式。示例（旧格式）： 'name=path' 示例（新格式） ：{name": "name", "path": "lora_path", "base_model_name": "id"}

默认 ：None

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

可能的选项： auto、openai、字符串

在聊天模板中呈现消息内容的格式。

默认 ：auto

是否信任请求中提供的 chat 模板。如果 False，服务器始终使用由-chat -template 指定的 chat 模板，或者来自令牌程序的 chat 模板。

默认 ：False

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

默认 助手

SSL 密钥文件的文件路径。

默认 ：None

SSL 证书文件的文件路径。

默认 ：None

CA 证书文件。

默认 ：None

当 SSL 证书文件更改时刷新 SSL 上下文

默认 ：False

是否需要客户端证书（请参阅 stdlib ssl 模块）。

默认:0

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

应用到应用程序的附加 ASGI 中间件。我们接受多个 --middleware 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:[]

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

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

如果指定，API 服务器会将 X-Request-Id 标头添加到响应中。

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

如果指定，排除工具定义在 tool_choice='none' 时提示。

默认 ：False

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。您可以从内置解析器中选择任何选项，或者通过-- tool-parser-plugin 注册插件。

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。

默认: ''

以逗号分隔的 host:port 对列表(IPv4、IPv6 或主机名)。示例： 127.0.0.1:8000, [::1]:8000, localhost:1234.或 demo 用于演示目的。

默认 ：None

vllm 和 uvicorn 日志记录配置 JSON 文件的路径

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

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

默认 ：False

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

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

如果设置为 True，包括每个请求的使用情况。

默认 ：False

启用 /get_tokenizer_info 端点。可能公开 chat 模板和其他令牌程序配置。

默认 ：False

如果为 True，日志模型输出（生成）。需要 --enable-log-requests。

默认 ：False

h11 解析器不完整的 HTTP 事件(header 或 body)的最大大小（字节）。帮助缓解标头滥用。

默认:4194304 (4 MB)

h11 解析器请求中允许的最大 HTTP 标头数。帮助缓解标头 abuse.s

默认 ：256

如果设置为 True，请记录错误响应的堆栈追踪

默认 ：False

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 ：Qwen/Qwen3-0.6B

可能的选项： auto,draft,generate,pooling

要使用的模型运行程序类型。每个 vLLM 实例只支持一个模型运行程序，即使同一模型可用于多种类型。

默认 ：auto

可能的选项： auto, classify, embed,none,reward

使用 [vllm.model_executor.models.adapters][]. 中定义的适配器转换模型。最常见的用例是调整用于池任务的文本生成模型。

默认 ：auto

可能的选项： auto,classify,draft,embed,embedding,generate,reward,score,transcription,None

使用模型的任务。如果模型支持多个模型运行程序，这将用于选择要运行的模型运行程序。

请注意，该模型可能会支持使用相同模型运行程序的其他任务。

默认 ：None

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

可能的选项： auto,custom,mistral,slow

Tokenizer 模式：

默认 ：auto

下载模型和令牌程序时，信任远程代码（例如，来自 HuggingFace）。

默认 ：False

可能的选项： auto,bfloat16, float, float16,float32,half

模型权重和激活的数据类型：

默认 ：auto

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

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

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。

默认: ''

如果设置，则只有属于此域的介质 URL 才能用于多模式输入。

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

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

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。

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

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

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：

解析人类可读的整数，如 '1k'、'2M' 等。包含十进制倍数的十进制值。

Examples:
- '1k' -> 1,000
- '1K' -> 1,024
- '25.6k' -> 25,600

Examples:
- '1k' -> 1,000
- '1K' -> 1,024
- '25.6k' -> 25,600

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

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

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。-1 代表没有上限，例如 all (output_length * vocab_size) logprobs，可能会导致 OOM。

默认 ：20

可能的选项： processed_logits,processed_logprobs,raw_logits,raw_logprobs

指明 logprobs 和 prompt_logprobs 返回的内容。支持的模式：1）raw_logprobs, 2）processed_logprobs, 3）raw_logits, 4）processed_logits.raw 意味着在应用任何日志处理器之前的值，如错误的单词。processed 表示应用所有处理器后的值，包括温度和 top_k/top_p。

默认 ：raw_logprobs

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

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

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

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

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

可能的选项： auto,hf,mistral

要载入的模型配置的格式：

默认 ：auto

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

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

默认 ：{}

池配置，控制池模型中输出池的行为。

应该是有效的 JSON 字符串或 JSON 密钥。

默认 ：None

使用 pooler_config 替代。此字段将在 v0.12.0 或 v1.0.0 中删除，以更早为准。

应该是有效的 JSON 字符串或 JSON 密钥。

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

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

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。

默认 ：{}

为引擎启用睡眠模式（只支持 CUDA 平台）。

默认 ：False

可能的选项： auto,terratorch,transformers,vllm

要使用哪个模型实现：

默认 ：auto

覆盖 dtype 以备注意

默认 ：None

一个或多个处理器的完全限定域名或类定义

默认 ：None

在模型启动时载入的 IOProcessor 插件名称

默认 ：None

要载入的模型权重的格式：

默认 ：auto

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

指定安全攻击权重的加载策略。

默认 ：lazy

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 ：{}

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

是否在加载模型权重时启用 tqdm 显示进度条。

默认 ：True

pt_load_map_location ：加载 pytorch 检查点的映射位置，以支持加载检查点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用双引号括起来用于 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

可能的选项： deepseek_r1,glm45,openai_gptoss,granite,hunyuan_a13b,mistral,qwen3,seed_oss,step3

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。

默认: ''

--Guided-decoding-backend 将在 v0.12.0 中删除。

默认 ：None

--Guided-decoding-disable-fallback 将在 v0.12.0 中删除。

默认 ：None

--Guided-decoding-disable-any-whitespace 将在 v0.12.0 中删除。

默认 ：None

--Guided-decoding-disable-additional-properties 将在 v0.12.0 中删除。

默认 ：None

可能的选择： external_launcher,mp,ray,uni

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 10sor_parallel_size 的产品小于或等于可用的 GPU 数，则将使用"mp"在单个主机上保持处理。否则，如果安装了 Ray，则默认为 "ray"，否则会失败。请注意，tpu 仅支持分布式推销的 Ray。

默认 ：None

管道并行组数量。

默认 ：1

十个并行组的数量。

默认 ：1

解码上下文并行组的数量，因为全局大小不会由 dcp 更改，只需要重复使用 TP 组的 GPU，tp_size 需要被 dcp_size 分离。

默认 ：1

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

此实例的数据并行等级。设置后，启用外部负载均衡器模式。

默认 ：None

为二级节点启动数据并行等级。

默认 ：None

此节点上运行的数据并行副本数。

默认 ：None

数据并行集群头节点地址。

默认 ：None

数据并行 RPC 通信的端口。

默认 ：None

数据并行的后端，可以是 "mp" 或 "ray"。

默认 ：mp

是否使用 "hybrid" DP LB 模式。仅适用于在线服务，以及 data_parallel_size > 0 时。启用以"per-node"为基础运行 AsyncLLM 和 API 服务器，其中 vLLM 负载均衡本地数据并行等级，但 vLLM 节点/副本之间有一个外部 LB 平衡。明确与 --data-parallel-start-rank 结合使用。

默认 ：False

对于 MoE 层，使用专家并行性而不是十个并行性。

默认 ：False

为模型执行器启用双批处理重叠。

默认 ：False

双批处理重叠的阈值仅包含解码。如果请求中的令牌数量大于这个阈值，则会使用 microbatching。否则，请求将在单个批处理中进行处理。

默认 ：32

双批处理重叠的阈值，用于包含一个或多个预先填充的批处理。如果请求中的令牌数量大于这个阈值，则会使用 microbatching。否则，请求将在单个批处理中进行处理。

默认 ：512

为 MoE 层启用专家并行负载平衡。

默认 ：False

专家并行配置。

应该是有效的 JSON 字符串或 JSON 密钥。

默认:EPLBConfig (window_size=1000, step_interval=3000, num_redundant_experts=0, log_balancedness=False)

可能的选项： linear,round_robin

MoE 层的专家放置策略：

默认 ：linear

--num-redundant-experts 将在 v0.12.0 中删除。

默认 ：None

--eplb-window-size 将在 v0.12.0 中删除。

默认 ：None

--eplb-step-interval 将在 v0.12.0 中删除。

默认 ：None

--eplb-log-balancedness 将在 v0.12.0 中删除。

默认 ：None

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

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

禁用自定义 all-reduce 内核，并回退到 NCCL。

默认 ：False

要使用的 worker 类的完整名称。如果为 "auto"，则会根据平台确定 worker 类。

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。

默认: ''

默认 ：False

可能的选项： 1、 8、16、32、64、128

令牌数中连续缓存块的大小。在 CUDA 设备中，只支持块大小最多 32 个。

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_config （） 中设置。

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 会意味着 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

每个 GPU 的 KV 缓存大小（以字节为单位）。默认情况下，设置为 None，vllm 可以根据 gpu_memory_utilization 自动推断 kv 缓存大小。但是，用户可能希望手动指定 kv 缓存内存大小。kv_cache_memory_bytes 允许更多地控制与使用 gpu_memory_memory_utilization 相比使用多少内存。请注意，kv_cache_memory_bytes （当 not-None）忽略 gpu_memory_utilization

解析人类可读的整数，如 '1k'、'2M' 等。包含十进制倍数的十进制值。

Examples:
- '1k' -> 1,000
- '1K' -> 1,024
- '25.6k' -> 25,600

Examples:
- '1k' -> 1,000
- '1K' -> 1,024
- '25.6k' -> 25,600

默认 ：None

每个 GPU 的 CPU 交换空间大小（以 GiB 为单位）。

默认 ：4

可能的选项： auto,bfloat16,fp8,fp8_e4m3,fp8_e5m2,fp8_inc

kv 缓存存储的数据类型。如果"auto"，将使用模型数据类型。CUDA 11.8+ 支持 fp8 (=fp8_e4m3)和 fp8_e5m2.ROCm (AMD GPU)支持 fp8 (=fp8_e4m3)。Intel Gaudi (HPU)支持 fp8 （使用 fp8_inc）。有些模型（即 DeepSeekV3.2）默认为 fp8，设置为 bfloat16 以使用 bfloat16，这是对没有默认为 fp8 的模型的无效选项。

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

是否启用前缀缓存。默认启用 V1。

默认 ：None

可能的选项： sha256,sha256_cbor

为前缀缓存设置哈希算法：

默认 ：sha256

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

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

此功能正在进行中，目前没有启用此标志的预填充优化。

在一些 KV 共享设置中，如 YOCO (https://arxiv.org/abs/2405.05254)，一些层可以跳过与预先填充对应的令牌。此标志支持通过在某些模型（如 Gemma3n）中实施此优化所需的元数据覆盖符合条件的层的元数据。

默认 ：False

可能的选项： auto,float32

用于 Mamba 缓存的数据类型( conv 和 sm 状态)。如果设置为 'auto'，则数据类型将从模型配置中推断出来。

默认 ：auto

可能的选项： auto,float32

用于 Mamba 缓存的数据类型（仅sm 状态，conv 状态仍将由 mamba_cache_dtype 控制）。如果设置为 'auto'，ssm 状态的数据类型将由 mamba_cache_dtype 决定。

默认 ：auto

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，每个提示允许最多 16 个镜像和 2 个视频： {"image": 16, "video": 2}

应该是有效的 JSON 字符串或 JSON 密钥。

默认 ：{}

传递给进程介质输入的额外参数，按模态键。例如，要为视频设置 num_frames，set --media-io-kwargs '{"video": {"num_frames": 40} }'

应该是有效的 JSON 字符串或 JSON 密钥。

默认 ：{}

要转发到模型处理器的参数，用于多模式数据，如镜像处理器。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。

默认 ：None

多模式处理器缓存的大小（以 GiB 为单位），用于避免重新处理以前的多模式输入。

这个缓存会为每个 API 进程和引擎核心进程重复，从而导致 mm_processor_cache_gb *(api_server_count + data_parallel_size) 的内存用量总量。

设置为 0 以完全禁用此缓存（不推荐）。

默认 ：4

默认 ：False

可能的选项： lru,shm

用于多模式预处理器/映射的缓存类型。如果 shm，请使用共享内存 FIFO 缓存。如果 lru，则使用镜像的 LRU 缓存。

默认 ：lru

存储在多模式处理器共享内存缓存中的每个对象的大小限制（以 MiB 为单位）。仅在 mm_processor_cache_type 为 "shm" 时有效。

默认 ：128

可能的选项： 数据、权重

指明如何使用 10sor parallelism (TP)优化多模式编码器。

默认:weights

在使用 --chat-template-content-format=string 时，启用对多模式提示的完全交错支持。

默认 ：False

启用后，在引擎初始化过程中跳过多模式内存配置集，以及仅使用语言主模型的配置文件。

这减少了引擎启动时间，但将责任转移到用户，以估算多模式编码器激活和嵌入缓存的峰值内存用量。

默认 ：False

通过 Efficient Video Sampling 为视频修剪设置修剪率。值位于范围 [0;1），并确定要修剪每个视频中介质令牌的比例。

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。这个选项将在 v0.12.0 中删除。

默认 ：False

单个批处理中的最大 LoRA 数。

默认 ：1

最大 LoRA 排名.

默认 ：16

（已弃用）可在 LoRA 适配器显示的额外 vocabulary 的最大大小。将在 v0.12.0 中删除。

默认 ：256

可能的选项： auto,bfloat16,float16

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

默认 ：auto

在 CPU 内存中存储的最大 LoRA 数。必须是 >= 大于 max_loras。

默认 ：None

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

字典将特定的模式映射到 LoRA 模型路径；该字段仅适用于多模式模型，当模型始终需要给定模态时，应该利用 LoRA。请注意，如果请求提供了多个额外的模式，则每个请求都有自己的 LoRA，我们不会应用 default_mm_loras，因为我们目前对每个提示只支持一个 lora 适配器。在离线模式下运行时，n modalities 的 lora ID 将使用字母顺序中的模态名称自动分配给 1-n。

应该是有效的 JSON 字符串或 JSON 密钥。

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

将 OpenTelemetry 跟踪发送到的目标 URL。

默认 ：None

可能的选项： all,model,worker,None,model,worker,model,all,worker,model,worker,all,all,model,all,worker

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

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。

解析人类可读的整数，如 '1k'、'2M' 等。包含十进制倍数的十进制值。

Examples:
- '1k' -> 1,000
- '1K' -> 1,024
- '25.6k' -> 25,600

Examples:
- '1k' -> 1,000
- '1K' -> 1,024
- '25.6k' -> 25,600

默认 ：None

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

对于块预填充，可以同时预先填充的最大序列数。

默认 ：1

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

CUDA 图形捕获大小

默认:[]

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

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

可能的选项： fcfs、priority

要使用的调度策略：

默认:fcfs

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

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

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

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

如果设置为 True，请执行 async 调度。这有助于减少 CPU 开销，从而提高延迟和吞吐量。但是，目前不支持 async 调度，如结构化输出、规范解码和管道并行性。

默认 ：False

规范解码配置。

应该是有效的 JSON 字符串或 JSON 密钥。

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。

默认 ：None

事件发布的配置。

应该是有效的 JSON 字符串或 JSON 密钥。

默认 ：None

torch.compile and cudagraph 捕获模型配置。

作为一个简写，-O<n > 可用于直接指定编译级别 n:-O3 等同于 -O.level=3 (same as -O='{"level":3}')。目前，-O <n>and -O=<n>are supported as well but this will likely be removed in favor of clearer -O<n>syntax in the future.</n></n></n>

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。

Default:

{
   "level":null,
   "debug_dump_path":"",
   "cache_dir":"",
   "backend":"",
   "custom_ops":[

   ],
   "splitting_ops":null,
   "use_inductor":true,
   "compile_sizes":null,
   "inductor_compile_config":{
      "enable_auto_functionalized_v2":false
   },
   "inductor_passes":{

   },
   "cudagraph_mode":null,
   "use_cudagraph":true,
   "cudagraph_num_of_warmups":0,
   "cudagraph_capture_sizes":null,
   "cudagraph_copy_inputs":false,
   "full_cuda_graph":false,
   "use_inductor_graph_partition":false,
   "pass_config":{

   },
   "max_capture_size":null,
   "local_cache_dir":null
}

{
   "level":null,
   "debug_dump_path":"",
   "cache_dir":"",
   "backend":"",
   "custom_ops":[

   ],
   "splitting_ops":null,
   "use_inductor":true,
   "compile_sizes":null,
   "inductor_compile_config":{
      "enable_auto_functionalized_v2":false
   },
   "inductor_passes":{

   },
   "cudagraph_mode":null,
   "use_cudagraph":true,
   "cudagraph_num_of_warmups":0,
   "cudagraph_capture_sizes":null,
   "cudagraph_copy_inputs":false,
   "full_cuda_graph":false,
   "use_inductor_graph_partition":false,
   "pass_config":{

   },
   "max_capture_size":null,
   "local_cache_dir":null
}

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 ：{}

结构化输出配置。

应该是有效的 JSON 字符串或 JSON 密钥。

Default:

config = StructuredOutputsConfig(
    backend='auto',
    disable_fallback=False,
    disable_any_whitespace=False,
    disable_additional_properties=False,
    reasoning_parser=''
)

config = StructuredOutputsConfig(
    backend='auto',
    disable_fallback=False,
    disable_any_whitespace=False,
    disable_additional_properties=False,
    reasoning_parser=''
)