# 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 |
| ```use_cudagraph```                | `bool`      | 是否使用cuda graph，默认False。开启前建议仔细阅读  [graph_optimization.md](./features/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](./features/graph_optimization.md)|
| ```enable_custom_all_reduce```     | `bool`      | 开启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|
| ```load_choices```       | `str`      | 默认使用"default" loader进行权重加载，加载torch权重/权重加速需开启 "default_v1"|

## 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。
