MiniMaxM2ForCausalLM#
验证过的模型#
引擎文档: vLLM 支持的模型中的 MiniMax-M2 (架构 MiniMaxM2ForCausalLM)。
状态: 已通过 LMCache 验证。
启动 LMCache MP 服务器:
lmcache server --l1-size-gb 100 --eviction-policy LRU
启动 vLLM 与 LMCache MP 连接器:
MiniMax-M2 (8 GPUs):
vllm serve MiniMaxAI/MiniMax-M2 \
--tensor-parallel-size 8 \
--trust-remote-code \
--kv-transfer-config \
'{"kv_connector":"LMCacheMPConnector", "kv_role":"kv_both"}'
MiniMax-M2.5 (4 GPUs):
vllm serve MiniMaxAI/MiniMax-M2.5 \
--tensor-parallel-size 4 \
--trust-remote-code \
--enable-auto-tool-choice \
--tool-call-parser minimax_m2 \
--reasoning-parser minimax_m2 \
--kv-transfer-config \
'{"kv_connector":"LMCacheMPConnector", "kv_role":"kv_both"}'
MiniMax-M2.7 (4 GPUs):
vllm serve MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 \
--tensor-parallel-size 4 \
--trust-remote-code \
--enable-auto-tool-choice \
--tool-call-parser minimax_m2 \
--reasoning-parser minimax_m2 \
--kv-transfer-config \
'{"kv_connector":"LMCacheMPConnector", "kv_role":"kv_both"}'
调整 --tensor-parallel-size 以匹配您的硬件。有关通用 LMCache + vLLM 连接(端口、远程主机、进程内模式),请参见 快速开始。
如果在 vLLM 设置中遇到任何问题,请参考 vLLM Recipes 以获取更多详细信息。
引擎文档: MiniMax-M2 SGLang 食谱,MiniMax M2.5/M2.1/M2 使用指南。
状态: 未通过 LMCache 验证。
状态: 不支持。LMCache TRT-LLM 集成正在进行中。
CacheBlend 支持#
压缩支持#
方法 |
状态 |
笔记 |
|---|---|---|
未验证 |
注意事项#
没有已知的问题。