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https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
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* Initial plan * 更新环境变量文档以匹配最新代码 Co-authored-by: Jiang-Jia-Jun <163579578+Jiang-Jia-Jun@users.noreply.github.com> --------- Co-authored-by: copilot-swe-agent[bot] <198982749+Copilot@users.noreply.github.com> Co-authored-by: Jiang-Jia-Jun <163579578+Jiang-Jia-Jun@users.noreply.github.com>
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[English](../../usage/environment_variables.md)
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# FastDeploy 环境变量说明
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FastDeploy 的环境变量保存在了代码库根目录下 fastdeploy/envs.py 文件中，以下是其对应的中文版说明：
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```python
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environment_variables: dict[str, Callable[[], Any]] = {
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# 是否在 CPU 上使用 BF16
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"FD_CPU_USE_BF16": lambda: os.getenv("FD_CPU_USE_BF16", "False"),
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# 构建 FastDeploy 时使用的 CUDA 架构版本，这是一个字符串列表，例如[80,90]
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"FD_BUILDING_ARCS": lambda: os.getenv("FD_BUILDING_ARCS", "[]"),
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# 日志目录
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"FD_LOG_DIR": lambda: os.getenv("FD_LOG_DIR", "log"),
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# 是否启用调试模式，可设置为 0 或 1
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"FD_DEBUG": lambda: int(os.getenv("FD_DEBUG", "0")),
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# FastDeploy 日志保留天数
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"FD_LOG_BACKUP_COUNT": lambda: os.getenv("FD_LOG_BACKUP_COUNT", "7"),
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# 模型下载源，可设置为 "AISTUDIO"、"MODELSCOPE" 或 "HUGGINGFACE"
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"FD_MODEL_SOURCE": lambda: os.getenv("FD_MODEL_SOURCE", "AISTUDIO"),
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# 模型下载缓存目录
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"FD_MODEL_CACHE": lambda: os.getenv("FD_MODEL_CACHE", None),
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# 停止序列的最大数量
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"FD_MAX_STOP_SEQS_NUM": lambda: int(os.getenv("FD_MAX_STOP_SEQS_NUM", "5")),
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# 停止序列的最大长度
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"FD_STOP_SEQS_MAX_LEN": lambda: int(os.getenv("FD_STOP_SEQS_MAX_LEN", "8")),
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# 将要使用的GPU设备，这是一个用逗号分隔的字符串，例如 0,1,2
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"CUDA_VISIBLE_DEVICES": lambda: os.getenv("CUDA_VISIBLE_DEVICES", None),
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# 是否使用 HuggingFace 分词器
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"FD_USE_HF_TOKENIZER": lambda: bool(int(os.getenv("FD_USE_HF_TOKENIZER", "0"))),
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# 设置 ZMQ 初始化期间接收数据的高水位标记（HWM）
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"FD_ZMQ_SNDHWM": lambda: os.getenv("FD_ZMQ_SNDHWM", 0),
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# 缓存 KV 量化参数的目录
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"FD_CACHE_PARAMS": lambda: os.getenv("FD_CACHE_PARAMS", "none"),
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# 设置注意力机制后端，当前可设置为 "NATIVE_ATTN"、"APPEND_ATTN" 或 "MLA_ATTN"
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"FD_ATTENTION_BACKEND": lambda: os.getenv("FD_ATTENTION_BACKEND", "APPEND_ATTN"),
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# 设置采样类别，当前可设置为 "base"、"base_non_truncated"、"air" 或 "rejection"
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"FD_SAMPLING_CLASS": lambda: os.getenv("FD_SAMPLING_CLASS", "base"),
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# 设置MoE后端，当前可设置为 "cutlass"、"marlin" 或 "triton"
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"FD_MOE_BACKEND": lambda: os.getenv("FD_MOE_BACKEND", "cutlass"),
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# 是否使用 Machete 后端的 wint4 dense GEMM
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"FD_USE_MACHETE": lambda: os.getenv("FD_USE_MACHETE", "1"),
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# 是否在 KV cache 满时禁用重新计算请求
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"FD_DISABLED_RECOVER": lambda: os.getenv("FD_DISABLED_RECOVER", "0"),
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# 设置 Triton 内核 JIT 编译目录
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"FD_TRITON_KERNEL_CACHE_DIR": lambda: os.getenv("FD_TRITON_KERNEL_CACHE_DIR", None),
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# 是否从单机 PD 分离转换为集中式推理
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"FD_PD_CHANGEABLE": lambda: os.getenv("FD_PD_CHANGEABLE", "0"),
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# 是否使用DeepGemm后端的FP8 blockwise MoE
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"FD_USE_DEEP_GEMM": lambda: bool(int(os.getenv("FD_USE_DEEP_GEMM", "0"))),
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# 是否使用聚合发送
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"FD_USE_AGGREGATE_SEND": lambda: bool(int(os.getenv("FD_USE_AGGREGATE_SEND", "0"))),
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# 是否开启 Trace
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"TRACES_ENABLE": lambda: os.getenv("TRACES_ENABLE", "false"),
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# 设置 trace 服务名称
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"FD_SERVICE_NAME": lambda: os.getenv("FD_SERVICE_NAME", "FastDeploy"),
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# 设置 trace 主机名
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"FD_HOST_NAME": lambda: os.getenv("FD_HOST_NAME", "localhost"),
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# 设置 trace exporter
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"TRACES_EXPORTER": lambda: os.getenv("TRACES_EXPORTER", "console"),
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# 设置 trace exporter_otlp_endpoint
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"EXPORTER_OTLP_ENDPOINT": lambda: os.getenv("EXPORTER_OTLP_ENDPOINT"),
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# 设置 trace exporter_otlp_headers
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"EXPORTER_OTLP_HEADERS": lambda: os.getenv("EXPORTER_OTLP_HEADERS"),
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# 启用 kv cache block scheduler v1（不需要 kv_cache_ratio）
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"ENABLE_V1_KVCACHE_SCHEDULER": lambda: int(os.getenv("ENABLE_V1_KVCACHE_SCHEDULER", "1")),
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# 为 decoder 设置预分配 block 数量
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"FD_ENC_DEC_BLOCK_NUM": lambda: int(os.getenv("FD_ENC_DEC_BLOCK_NUM", "2")),
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# 启用单次执行步骤的最大 prefill
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"FD_ENABLE_MAX_PREFILL": lambda: int(os.getenv("FD_ENABLE_MAX_PREFILL", "0")),
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# 是否使用 PLUGINS
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"FD_PLUGINS": lambda: None if "FD_PLUGINS" not in os.environ else os.environ["FD_PLUGINS"].split(","),
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# 设置 trace 属性 job_id
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"FD_JOB_ID": lambda: os.getenv("FD_JOB_ID"),
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# 支持的最大连接数
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"FD_SUPPORT_MAX_CONNECTIONS": lambda: int(os.getenv("FD_SUPPORT_MAX_CONNECTIONS", "1024")),
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# Tensor Parallelism 组 GID 偏移量
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"FD_TP_GROUP_GID_OFFSET": lambda: int(os.getenv("FD_TP_GROUP_GID_OFFSET", "1000")),
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# 启用多 API 服务器
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"FD_ENABLE_MULTI_API_SERVER": lambda: bool(int(os.getenv("FD_ENABLE_MULTI_API_SERVER", "0"))),
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# 是否使用 Torch 模型格式
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"FD_FOR_TORCH_MODEL_FORMAT": lambda: bool(int(os.getenv("FD_FOR_TORCH_MODEL_FORMAT", "0"))),
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# 强制禁用默认的 chunked prefill
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"FD_DISABLE_CHUNKED_PREFILL": lambda: bool(int(os.getenv("FD_DISABLE_CHUNKED_PREFILL", "0"))),
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# 是否使用新的 get_output 和 save_output 方法 (0 或 1)
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"FD_USE_GET_SAVE_OUTPUT_V1": lambda: bool(int(os.getenv("FD_USE_GET_SAVE_OUTPUT_V1", "0"))),
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# 是否启用模型缓存功能
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"FD_ENABLE_MODEL_CACHE": lambda: bool(int(os.getenv("FD_ENABLE_MODEL_CACHE", "0"))),
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# 启用内部模块访问 LLMEngine
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"FD_ENABLE_INTERNAL_ADAPTER": lambda: int(os.getenv("FD_ENABLE_INTERNAL_ADAPTER", "0")),
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# LLMEngine 接收请求端口，在 FD_ENABLE_INTERNAL_ADAPTER=1 时使用
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"FD_ZMQ_RECV_REQUEST_SERVER_PORT": lambda: os.getenv("FD_ZMQ_RECV_REQUEST_SERVER_PORT", "8200"),
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# LLMEngine 发送响应端口，在 FD_ENABLE_INTERNAL_ADAPTER=1 时使用
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"FD_ZMQ_SEND_RESPONSE_SERVER_PORT": lambda: os.getenv("FD_ZMQ_SEND_RESPONSE_SERVER_PORT", "8201"),
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# LLMEngine 接收请求端口（多端口），在 FD_ENABLE_INTERNAL_ADAPTER=1 时使用
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"FD_ZMQ_RECV_REQUEST_SERVER_PORTS": lambda: os.getenv("FD_ZMQ_RECV_REQUEST_SERVER_PORTS", "8200"),
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# LLMEngine 发送响应端口（多端口），在 FD_ENABLE_INTERNAL_ADAPTER=1 时使用
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"FD_ZMQ_SEND_RESPONSE_SERVER_PORTS": lambda: os.getenv("FD_ZMQ_SEND_RESPONSE_SERVER_PORTS", "8201"),
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# LLMEngine 接收控制命令端口，在 FD_ENABLE_INTERNAL_ADAPTER=1 时使用
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"FD_ZMQ_CONTROL_CMD_SERVER_PORTS": lambda: os.getenv("FD_ZMQ_CONTROL_CMD_SERVER_PORTS", "8202"),
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# 是否启用 decode 缓存请求以预分配资源
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"FD_ENABLE_CACHE_TASK": lambda: os.getenv("FD_ENABLE_CACHE_TASK", "0"),
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# EP 中批处理 token 的超时时间
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"FD_EP_BATCHED_TOKEN_TIMEOUT": lambda: float(os.getenv("FD_EP_BATCHED_TOKEN_TIMEOUT", "0.1")),
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# PD 中最大预取请求数量
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"FD_EP_MAX_PREFETCH_TASK_NUM": lambda: int(os.getenv("FD_EP_MAX_PREFETCH_TASK_NUM", "8")),
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# 是否启用模型加载缓存。启用后，量化模型将作为缓存存储，以提高未来推理的加载效率
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"FD_ENABLE_MODEL_LOAD_CACHE": lambda: bool(int(os.getenv("FD_ENABLE_MODEL_LOAD_CACHE", "0"))),
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# 清除模型权重时是否清除 CPU 缓存
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"FD_ENABLE_SWAP_SPACE_CLEARING": lambda: int(os.getenv("FD_ENABLE_SWAP_SPACE_CLEARING", "0")),
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# 启用返回文本，在 FD_ENABLE_INTERNAL_ADAPTER=1 时使用
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"FD_ENABLE_RETURN_TEXT": lambda: bool(int(os.getenv("FD_ENABLE_RETURN_TEXT", "0"))),
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# 用于在模型推理思考时截断插入的字符串（ernie-45-vl 使用 </think>，ernie-x1 使用 \n</think>\n\n）
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"FD_LIMIT_THINKING_CONTENT_TRUNCATE_STR": lambda: os.getenv("FD_LIMIT_THINKING_CONTENT_TRUNCATE_STR", "</think>"),
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# cache_transfer_manager 进程残留时退出等待超时时间
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"FD_CACHE_PROC_EXIT_TIMEOUT": lambda: int(os.getenv("FD_CACHE_PROC_EXIT_TIMEOUT", "600")),
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# cache_transfer_manager 进程残留时连续错误阈值
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"FD_CACHE_PROC_ERROR_COUNT": lambda: int(os.getenv("FD_CACHE_PROC_ERROR_COUNT", "10")),
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# 服务认证所需的 API_KEY
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"FD_API_KEY": lambda: [] if "FD_API_KEY" not in os.environ else os.environ["FD_API_KEY"].split(","),
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# 多模态推理时存储特征的 BOS 的 AK
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"ENCODE_FEATURE_BOS_AK": lambda: os.getenv("ENCODE_FEATURE_BOS_AK"),
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# 多模态推理时存储特征的 BOS 的 SK
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"ENCODE_FEATURE_BOS_SK": lambda: os.getenv("ENCODE_FEATURE_BOS_SK"),
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# 多模态推理时存储特征的 BOS 的 ENDPOINT
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"ENCODE_FEATURE_ENDPOINT": lambda: os.getenv("ENCODE_FEATURE_ENDPOINT"),
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# 为 PD 分离启用离线性能测试模式
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"FD_OFFLINE_PERF_TEST_FOR_PD": lambda: int(os.getenv("FD_OFFLINE_PERF_TEST_FOR_PD", "0")),
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# 启用 E2W 张量转换
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"FD_ENABLE_E2W_TENSOR_CONVERT": lambda: int(os.getenv("FD_ENABLE_E2W_TENSOR_CONVERT", "0")),
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# 使用共享内存的引擎任务队列
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"FD_ENGINE_TASK_QUEUE_WITH_SHM": lambda: int(os.getenv("FD_ENGINE_TASK_QUEUE_WITH_SHM", "0")),
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# 填充位掩码批处理大小
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"FD_FILL_BITMASK_BATCH": lambda: int(os.getenv("FD_FILL_BITMASK_BATCH", "4")),
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# 启用 PDL
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"FD_ENABLE_PDL": lambda: int(os.getenv("FD_ENABLE_PDL", "1")),
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# 禁用 guidance 额外功能
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"FD_GUIDANCE_DISABLE_ADDITIONAL": lambda: bool(int(os.getenv("FD_GUIDANCE_DISABLE_ADDITIONAL", "1"))),
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# LLGuidance 日志级别
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"FD_LLGUIDANCE_LOG_LEVEL": lambda: int(os.getenv("FD_LLGUIDANCE_LOG_LEVEL", "0")),
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# HPU 上 MoE 计算处理的组中的 token 数量
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"FD_HPU_CHUNK_SIZE": lambda: int(os.getenv("FD_HPU_CHUNK_SIZE", "64")),
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# 在 HPU 上启用 FP8 校准
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"FD_HPU_MEASUREMENT_MODE": lambda: os.getenv("FD_HPU_MEASUREMENT_MODE", "0"),
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# Prefill 等待 decode 资源的秒数
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"FD_PREFILL_WAIT_DECODE_RESOURCE_SECONDS": lambda: int(os.getenv("FD_PREFILL_WAIT_DECODE_RESOURCE_SECONDS", "30")),
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# FMQ 配置 JSON
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"FMQ_CONFIG_JSON": lambda: os.getenv("FMQ_CONFIG_JSON", None),
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# OTLP Exporter 调度延迟（毫秒）
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"FD_OTLP_EXPORTER_SCHEDULE_DELAY_MILLIS": lambda: int(os.getenv("FD_OTLP_EXPORTER_SCHEDULE_DELAY_MILLIS", "500")),
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# OTLP Exporter 最大导出批处理大小
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"FD_OTLP_EXPORTER_MAX_EXPORT_BATCH_SIZE": lambda: int(os.getenv("FD_OTLP_EXPORTER_MAX_EXPORT_BATCH_SIZE", "64")),
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# Token 处理器健康检查超时时间
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"FD_TOKEN_PROCESSOR_HEALTH_TIMEOUT": lambda: int(os.getenv("FD_TOKEN_PROCESSOR_HEALTH_TIMEOUT", "120")),
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# XPU MoE FFN 量化类型映射
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"FD_XPU_MOE_FFN_QUANT_TYPE_MAP": lambda: os.getenv("FD_XPU_MOE_FFN_QUANT_TYPE_MAP", ""),
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}
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