摘要：本文介绍了vLLM推理服务监控看板的搭建过程，使用Prometheus+Grafana+vLLM-metrics组件。主要内容包括：1)环境准备，详细说明了Prometheus和Grafana的安装配置步骤；2)看板配置，包含数据源添加和仪表盘导入；3)最终效果展示。通过配置Prometheus采集vLLM服务指标，结合Grafana可视化展示，实现了对vLLM推理服务的实时监控。文章提供了

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vLLM-Omni框架扩展了多模态支持，实现文本、图像、视频和音频的并行生成。环境配置使用vLLM-Ascend镜像和GitHub代码库，成功安装所需依赖。通过启动vLLM模型推理服务和图形界面，测试了图像生成功能。此外，采用TeaCache和Cache-DiT两种加速方法优化性能，对比显示TeaCache将端到端延迟降低至基准的93.3%，Cache-DiT达到96.6%。该框架显著提升了多模态

本文对Qwen2.5-72B-Instruct模型进行了量化效果评测，主要考察精度损失和推理性能。使用msit/msmodelslim工具进行w8a8和w4a16两种量化，并在evalscope工具上进行测试。结果显示：w8a8量化最大精度损失仅0.012，w4a16为0.0261；在性能方面，w8a8在8卡部署时吞吐提升1.46倍，而w4a16性能提升有限，适合并发需求低的场景。测试数据表明，w

摘要：本文介绍了vLLM推理服务监控看板的搭建过程，使用Prometheus+Grafana+vLLM-metrics组件。主要内容包括：1)环境准备，详细说明了Prometheus和Grafana的安装配置步骤；2)看板配置，包含数据源添加和仪表盘导入；3)最终效果展示。通过配置Prometheus采集vLLM服务指标，结合Grafana可视化展示，实现了对vLLM推理服务的实时监控。文章提供了

昇腾硬件大模型训练迁移。

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