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  • Server Arguments — SGLang
    You can find all arguments by python3-m sglang launch_server--help Common launch commands# To enable multi-GPU tensor parallelism, add --tp 2 If it reports the error “peer access is not supported between these two devices”, add --enable-p2p-check to the server launch command
  • SGLang 后端源码分析 - 知乎 - 知乎专栏
    启动后端我们使用的命令是 python -m sglang launch_server --model-path meta-llama Llama-2-7b-chat-hf --port 30000，所以我们将执行 sglang launch_server py 这个文件。其中主要做如下操作：
  • Sglang部署大模型常用参数详解 - CSDN博客
    python -m sglang launch_server --model-path meta-llama Meta-Llama-3-8B-Instruct --tp 2 要启用多 GPU 数据并行，请添加–dp 2。 如果内存足够，数据并行对吞吐量更有利。
  • 服务器参数 — SGLang 框架
    服务器参数# 本页提供命令行中用于配置语言模型服务器部署期间行为和性能的服务器参数列表。这些参数使用户能够自定义服务器的关键方面，包括模型选择、并行策略、内存管理和优化技术。
  • 后端：SGLang 运行时 (SRT)
    # Run 405B (fp8) on a single node python-m sglang launch_server--model-path meta-llama Meta-Llama-3 1-405B-Instruct-FP8--tp 8 # Run 405B (fp16) on two nodes ## on the first node, replace the `172 16 4 52:20000` with your own first node ip address and port GLOO_SOCKET_IFNAME = eth0 python3-m sglang launch_server--model-path meta-llama Meta-Llama
  • sglang docs backend server_arguments. md at main - GitHub
    You signed in with another tab or window Reload to refresh your session You signed out in another tab or window Reload to refresh your session You switched accounts on another tab or window
  • SGLang项目服务器部署配置详解 - GitCode博客
    SGLang作为一个高性能的LLM推理框架，提供了丰富的服务器部署配置选项，这些参数直接影响模型的性能表现和资源利用率。 理解这些配置对于优化推理服务至关重要。
  • sglang. launch_server完整参数列表 - CSDN文库
    总结下来，我需要提供一个分步骤的指南，使用sglang launch_server命令直接部署，而无需编写Python脚本，同时覆盖参数解释、注意事项和测试方法。 确保用户能够顺利执行命令，并处理可能遇到的常见问题。
  • 推理小白逐行读 SGLang 代码 --- Server 篇 - 知乎 - 知乎专栏
    启动的服务的入口文件是 server py 使用函数 launch_server 进行启动，传入起服务所需要的config （使用 server_args py 中的类 ServerArgs 进行对参数的处理） launch_server 将 ServerArgs 传给 launch_engine 用于 launch Scheduler 、TokenizerManager 和 DetokenizerManager 三个主要的部件，然后 Send
  • Sending Requests — SGLang
    This notebook provides a quick-start guide to use SGLang in chat completions after installation For Vision Language Models, see OpenAI APIs - Vision For Embedding Models, see OpenAI APIs - Embedding and Encode (embedding model) For Reward Models, see Classify (reward model) Launch A Server#





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