FastDeploy参数说明

在使用FastDeploy部署模型（包括离线推理、服务化部署），涉及如下参数配置，其实需要注意，在使用离线推理时，各参数配置即为如下参数名；而在使用命令行启动服务时，相应参数中的分隔符需要从_修改为-，如max_model_len在命令行中则为--max-model-len。

参数名	类型	说明
port	int	仅服务化部署需配置，服务HTTP请求端口号，默认8000
metrics_port	int	仅服务化部署需配置，服务监控Metrics端口号，默认8001
max_waiting_time	int	仅服务化部署需配置，服务请求建立连接最大等待时间，默认-1 表示无等待时间限制
max_concurrency	int	仅服务化部署需配置，服务实际建立连接数目，默认512
engine_worker_queue_port	int	FastDeploy内部引擎进程通信端口, 默认8002
cache_queue_port	int	FastDeploy内部KVCache进程通信端口, 默认8003
max_model_len	int	推理默认最大支持上下文长度，默认2048
tensor_parallel_size	int	模型默认张量并行数，默认1
data_parallel_size	int	模型默认数据并行数，默认1
block_size	int	KVCache管理粒度(Token数)，推荐默认值64
max_num_seqs	int	Decode阶段最大的并发数，默认为8
mm_processor_kwargs	dict[str]	多模态处理器参数配置，如：{"image_min_pixels": 3136, "video_fps": 2}
tokenizer	str	tokenizer 名或路径，默认为模型路径
use_warmup	int	是否在启动时进行warmup，会自动生成极限长度数据进行warmup，默认自动计算KV Cache时会使用
limit_mm_per_prompt	dict[str]	限制每个prompt中多模态数据的数量，如：{"image": 10, "video": 3}，默认都为1
enable_mm	bool	[已废弃] 是否支持多模态数据（仅针对多模模型），默认False
quantization	str	模型量化策略，当在加载BF16 CKPT时，指定wint4或wint8时，支持无损在线4bit/8bit量化
gpu_memory_utilization	float	GPU显存利用率，默认0.9
num_gpu_blocks_override	int	预分配KVCache块数，此参数可由FastDeploy自动根据显存情况计算，无需用户配置，默认为None
max_num_batched_tokens	int	Prefill阶段最大Batch的Token数量，默认为None(与max_model_len一致)
kv_cache_ratio	float	KVCache块按kv_cache_ratio比例分给Prefill阶段和Decode阶段, 默认0.75
enable_prefix_caching	bool	是否开启Prefix Caching，默认False
swap_space	float	开启Prefix Caching时，用于swap KVCache的CPU内存大小，单位GB，默认None
enable_chunked_prefill	bool	开启Chunked Prefill，默认False
max_num_partial_prefills	int	开启Chunked Prefill时，Prefill阶段的最大并发数，默认1
max_long_partial_prefills	int	开启Chunked Prefill时，Prefill阶段并发中包启的最多长请求数，默认1
long_prefill_token_threshold	int	开启Chunked Prefill时，请求Token数超过此值的请求被视为长请求，默认为max_model_len*0.04
static_decode_blocks	int	推理过程中，每条请求强制从Prefill的KVCache分配对应块数给Decode使用，默认2
reasoning_parser	str	指定要使用的推理解析器，以便从模型输出中提取推理内容，详见思考链输出
use_cudagraph	bool	是否使用cuda graph，默认False。开启前建议仔细阅读 graph_optimization.md，在多卡场景需要同时开启 Custom all-reduce。
graph_optimization_config	dict[str]	可以配置计算图优化相关的参数，默认值为'{"use_cudagraph":false, "graph_opt_level":0, "cudagraph_capture_sizes": null }'，详细说明参考 graph_optimization.md
disable_custom_all_reduce	bool	关闭Custom all-reduce，默认False
splitwise_role	str	是否开启splitwise推理，默认值mixed， 支持参数为["mixed", "decode", "prefill"]
innode_prefill_ports	str	prefill 实例内部引擎启动端口 （仅单机PD分离需要），默认值None
guided_decoding_backend	str	指定要使用的guided decoding后端，支持 auto、xgrammar、off, 默认为 off
guided_decoding_disable_any_whitespace	bool	guided decoding期间是否禁止生成空格，默认False
speculative_config	dict[str]	投机解码配置，仅支持标准格式json字符串，默认为None
dynamic_load_weight	int	是否动态加载权重，默认0
enable_expert_parallel	bool	是否启用专家并行
enable_logprob	bool	是否启用输出token返回logprob。如果未使用 logrpob，则在启动时可以省略此参数。
served_model_name	str	API 中使用的模型名称，如果未指定，模型名称将与--model参数相同
revision	str	自动下载模型时，用于指定模型的Git版本，分支名或tag
chat_template	str	指定模型拼接使用的模板，支持字符串与文件路径，默认为None，如未指定，则使用模型默认模板
tool_call_parser	str	指定要使用的function call解析器，以便从模型输出中抽取 function call内容
tool_parser_plugin	str	指定要注册的tool parser文件路径，以便注册不在代码库中的parser，parser中代码格式需遵循代码库中格式
lm_head_fp32	bool	指定lm_head层的类型为 FP32

1. KVCache分配与num_gpu_blocks_override、block_size的关系？

FastDeploy在推理过程中，显存被模型权重、预分配KVCache块和模型计算中间激活值占用。其中预分配KVCache块由num_gpu_blocks_override决定，其单位为block_size(默认64），即一个块可以存储64个Token的KVCache。

在实际推理中，用户很难知道num_gpu_blocks_override到底该配置到多少合适，因此FastDeploy采用如下方式来自动推导并配置这个值，流程如下: - 加载模型，在完成模型加载后，记录当前显存占用情况total_memory_after_load和FastDeploy框架占用的显存值fd_memory_after_load; 注意前者为GPU实际被占用显存（可能有其它进程也占用），后者是FD框架本身占用显存；

• 根据用户配置的max_num_batched_tokens(默认为max_model_len)，Fake相应长度的输入数据进行Prefill计算，记录当前FastDeploy框架显存最大分配值fd_memory_after_prefill，因此可以认为模型计算中间激活值为fd_memory_after_prefill - fd_memory_after_load;
• 截止当前，认为GPU卡可以剩分配KVCache的显存(以A800 80G为例)为80GB * gpu_memory_utilization - total_memory_after_load - (fd_memory_after_prefill - fd_memory_after_load)
• 根据模型KVCache的精度（如8bit/16bit)，计算一个block占用的KVCache大小，从而计算出总共可分配的block数量，赋值给num_gpu_blocks_override

在服务启动日志中，我们可以在log/fastdeploy.log中找到Reset block num, the total_block_num:17220, prefill_kvcache_block_num:12915，其中total_block_num即为自动计算出来的KVCache block数量，将其乘以block_size即可知道整个服务可以缓存多少Token的KV值。

2. kv_cache_ratio、block_size、max_num_seqs的关系？

• FastDeploy里面将KVCache按照kv_cache_ratio分为Prefill阶段使用和Decode阶段使用，在配置这个参数时，可以按照kv_cache_ratio = 平均输入Token数/(平均输入+平均输出Token数)进行配置，常规情况输入是输出的3倍，因此可以配置成0.75
• max_num_seqs是Decode阶段的最大并发数，一般而言可以配置成最大值128，但用户也可以根据KVCache情况作调用，例如输出的KVCache Token量为decode_token_cache = total_block_num * (1 - kv_cache_ratio) * block_size，为了防止极端情况下的显存不足问题，可以配置max_num_seqs = decode_token_cache / 平均输出Token数，不高于128即可。

3. enable_chunked_prefill参数配置说明

当启用 enable_chunked_prefill 时，服务通过动态分块处理长输入序列，显著提升GPU资源利用率。在此模式下，原有 max_num_batched_tokens 参数不再约束预填充阶段的批处理token数量（限制单次prefill的token数量），因此引入 max_num_partial_prefills 参数，专门用于限制同时处理的分块批次数。

为优化短请求的调度优先级，新增 max_long_partial_prefills 与 long_prefill_token_threshold 参数组合。前者限制单个预填充批次中的长请求数量，后者定义长请求的token阈值。系统会优先保障短请求的批处理空间，从而在混合负载场景下降低短请求延迟，同时保持整体吞吐稳定。