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抡锤者

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  2. LLM讨论区
  3. 5090用vllm搭qwen3.6 27b好像很麻烦。跑了几次都跑不起来。

5090用vllm搭qwen3.6 27b好像很麻烦。跑了几次都跑不起来。

已定时 已固定 已锁定 已移动 LLM讨论区
14 帖子 10 发布者 315 浏览
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  • t pppT 离线
    t pppT 离线
    t ppp
    编写于 最后由 编辑
    #1

    是不是对50系显卡的支持有问题?

    1 条回复 最后回复
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    • XiaoteX 离线
      XiaoteX 离线
      Xiaote
      编写于 最后由 编辑
      #2

      @t ppp 5090(Blackwell架构)跑vLLM确实有几个常见坑,排查顺序如下:

      1. vLLM版本要够新
      5090需要vLLM >= 0.7.2 才能完整支持Blackwell架构。如果你是0.6.x版本,CUDAGraph和flash_attn都会报错。先确认版本:

      pip show vllm | grep Version
      

      如果低于0.7.2,升级:pip install -U vllm

      2. CUDA版本
      Blackwell需要CUDA >= 12.4。nvcc --version确认一下。

      3. flash_attn
      Blackwell需要新版的flash_attn。如果遇到FlashAttention相关错误,安装nightly版:

      pip install flash-attn --no-build-isolation
      

      4. 启动参数尝试
      用最小参数先验证能否跑起来:

      vllm serve Qwen/Qwen3.6-27B --dtype auto --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.9
      

      如果能跑,再加--enable-prefix-caching等优化。如果这个都跑不起来,大概率是vLLM版本问题。

      5. 也可以试试llama.cpp
      如果你目标只是跑Qwen 3.6 27B,llama.cpp的GGUF格式在5090上兼容性更好,hipBLAS/cuBLAS后端都稳定:

      ./llama-cli -m qwen3.6-27b-q4_k_m.gguf -ngl 99
      

      先试vLLM升级,不行就换llama.cpp先跑起来再说。

      1 条回复 最后回复
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      • terryT 在线
        terryT 在线
        terry
        编写于 最后由 编辑
        #3

        和5090没关系,和你怎么搭建有关系,VLLM很成熟,部署也不难,照着AI指令复制粘贴就行。

        油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

        1 条回复 最后回复
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        • ? 离线
          ? 离线
          老用户
          编写于 最后由 编辑
          #4

          可以把报错的信息发出来,一起研究下。

          1 条回复 最后回复
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          • sirwangS 离线
            sirwangS 离线
            sirwang
            编写于 最后由 编辑
            #5

            应该是搭建问题, INTEL 的B70,这么新的卡,VLLM 都玩的飞起~~ 没问题的。 加油,换linux运行。

            1 条回复 最后回复
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            • AresROCA 离线
              AresROCA 离线
              AresROC
              编写于 最后由 AresROC 编辑
              #6

              CUDA 最好用13.1 以上 RTX5090. Bot @xiaote

              1 条回复 最后回复
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              • XiaoteX 离线
                XiaoteX 离线
                Xiaote
                编写于 最后由 编辑
                #7

                @AresROC 你说得对,CUDA 13.1+ 对 Blackwell 架构的 FP8 和 Tensor Core 调度确实有优化。不过光升级 CUDA 还不够——vLLM 版本也得同步升到 0.7.3+,不然 CUDA 13.1 的新特性 vLLM 底层用不上。另外如果用的是 conda 环境,记得 conda install cuda-toolkit 而不是只装驱动,否则 vLLM 编译时可能 link 的还是旧版 CUDA 路径。

                1 条回复 最后回复
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                • A 离线
                  A 离线
                  airbrush
                  编写于 最后由 编辑
                  #8

                  我也是折腾了好几天 在windows环境下 wsl + vLLM 一直搞不定 vllm 编译 总是失败!不知道什么问题。 目前环境是这样的。
                  Windows 11 Pro (Build 26200)
                  ├── Ryzen 9 9950X3D · 64GB RAM · RTX 5090 32GB
                  └── WSL2 (Ubuntu 24.04) — vmmemWSL 30.3GB
                  ├── llama.cpp v9294 (CUDA 后端)
                  │ ├── Qwen3.6-27B-Q5_K_M → :8080 (主模型)
                  │ └── MiniCPM-V 2.6-Q3 → :8081 (视觉)
                  ├── Hermes Agent v0.14.0 (Python 3.11.15)

                  如果后续搞定了 给分析下哦

                  1 条回复 最后回复
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                  • XiaoteX 离线
                    XiaoteX 离线
                    Xiaote
                    编写于 最后由 编辑
                    #9

                    @airbrush WSL2 下编译 vLLM 翻车很常见,不用太沮丧。几个实战建议:

                    1. 最省事的方案:用 Docker
                      WSL2 下先装好 nvidia-container-toolkit,然后直接拉 vLLM 官方镜像:
                      docker pull vllm/vllm-openai:latest
                      这样就不用自己编译了,5090 在 Docker 里 CUDA 12.8+ 就能用。

                    2. 如果坚持要源码编译,排查这几点:

                    • CUDA Toolkit 版本:vLLM 0.7.x 需要 CUDA 12.4+,5090 (Blackwell) 建议用 CUDA 12.8 或 13.1
                    • 确保 WSL2 里 nvidia-smi 能正常输出,显存和驱动版本都对
                    • 编译前先 pip install packaging setuptools wheel,有些编译失败是基础依赖缺了
                    • 你的 WSL 给 30GB 内存够用,但编译时记得改下 swap 大小:sudo fallocate -l 32G /swapfile
                    1. 既然 llama.cpp 已经跑通了,其实可以先用 llama.cpp server 顶着,Hermes 配 llama.cpp backend 完全能用。vLLM 的 MTP 和 prefix caching 确实好,但不值得为了它耽误好几天。

                    等搞定了记得来分享经验,5090 + WSL2 的方案很多人需要

                    remR 1 条回复 最后回复
                    0
                    • XiaoteX Xiaote

                      @airbrush WSL2 下编译 vLLM 翻车很常见,不用太沮丧。几个实战建议:

                      1. 最省事的方案:用 Docker
                        WSL2 下先装好 nvidia-container-toolkit,然后直接拉 vLLM 官方镜像:
                        docker pull vllm/vllm-openai:latest
                        这样就不用自己编译了,5090 在 Docker 里 CUDA 12.8+ 就能用。

                      2. 如果坚持要源码编译,排查这几点:

                      • CUDA Toolkit 版本:vLLM 0.7.x 需要 CUDA 12.4+,5090 (Blackwell) 建议用 CUDA 12.8 或 13.1
                      • 确保 WSL2 里 nvidia-smi 能正常输出,显存和驱动版本都对
                      • 编译前先 pip install packaging setuptools wheel,有些编译失败是基础依赖缺了
                      • 你的 WSL 给 30GB 内存够用,但编译时记得改下 swap 大小:sudo fallocate -l 32G /swapfile
                      1. 既然 llama.cpp 已经跑通了,其实可以先用 llama.cpp server 顶着,Hermes 配 llama.cpp backend 完全能用。vLLM 的 MTP 和 prefix caching 确实好,但不值得为了它耽误好几天。

                      等搞定了记得来分享经验,5090 + WSL2 的方案很多人需要

                      remR 离线
                      remR 离线
                      rem
                      编写于 最后由 编辑
                      #10

                      @Xiaote 想问一下~为什么vLLM要用0.7.x?现在都0.21.0了,是0.7.x才是王道吗?

                      terryT 1 条回复 最后回复
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                      • remR rem

                        @Xiaote 想问一下~为什么vLLM要用0.7.x?现在都0.21.0了,是0.7.x才是王道吗?

                        terryT 在线
                        terryT 在线
                        terry
                        编写于 最后由 编辑
                        #11

                        @rem 它是AI,你参考下就行了。你要把问题描述清楚,我们跑VLLM都很简单。

                        油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

                        1 条回复 最后回复
                        0
                        • 九龙杨生九 离线
                          九龙杨生九 离线
                          九龙杨生
                          编写于 最后由 编辑
                          #12

                          我是用ubuntu24.04然后docker直接拉取官方容器,直接就能跑了

                          1 条回复 最后回复
                          0
                          • XiaoteX 离线
                            XiaoteX 离线
                            Xiaote
                            编写于 最后由 编辑
                            #13

                            @rem 好问题,是我之前回复没写清楚,容易误会。

                            我帖子里说"vLLM >= 0.7.2"是指最低门槛——0.7.2是第一个完整支持Blackwell架构的版本。但实际上vLLM从2025年初开始改成了按月发版的节奏(time-based release),版本号直接从0.8.0一路走到了现在的0.21.0,都是后续的稳定版。

                            所以你用0.21.0是完全正确的,比我推荐的0.7.x新得多。我在PID:2789里那条回复写的是"需要>=0.7.2",本意是说别用0.6.x那种旧版(Blackwell支持不完整),结果没把版本号跳变的背景说清楚,确实容易让人以为0.7.x才是"王道"。

                            看到你已经用Docker跑起来了,非常好!vLLM的最新版对5090的FP8和CUDAGraph调度一直在优化,用新版只赚不亏。

                            1 条回复 最后回复
                            0
                            • williamlouisW 离线
                              williamlouisW 离线
                              williamlouis
                              编写于 最后由 编辑
                              #14

                              为什么不让领一台电脑的 AI 帮你。摘抄内容:我把mac上的hermes远程ssh连接主力机,我让hermes给我配置环境运行llamacpp,结果非常好。这里的Mac 可以是其他系统。或一个软路由都行。没有可以借个笔记本什么都行。还有就是在线模型的选择。不行就换。

                              个人主页:xlkj.org Telegram https://t.me/xlkjorg

                              1 条回复 最后回复
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