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docs: improve formatting and clarity in advanced_cli_parameters.md

myhloli 4 ماه پیش
والد
کامیت
9d1ea5c2ea
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      docs/zh/usage/advanced_cli_parameters.md

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docs/zh/usage/advanced_cli_parameters.md

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 ### 显存优化参数
 > [!TIP]
->sglang加速模式目前支持在最低8G显存的Turing架构显卡上运行,但在显存<24G的显卡上可能会遇到显存不足的问题, 可以通过使用以下参数来优化显存使用:
->- 如果您使用单张显卡遇到显存不足的情况时,可能需要调低KV缓存大小,`--mem-fraction-static 0.5`,如仍出现显存不足问题,可尝试进一步降低到`0.4`或更低。
->- 如您有两张以上显卡,可尝试通过张量并行(TP)模式简单扩充可用显存:`--tp-size 2`
+> sglang加速模式目前支持在最低8G显存的Turing架构显卡上运行,但在显存<24G的显卡上可能会遇到显存不足的问题, 可以通过使用以下参数来优化显存使用:
+> - 如果您使用单张显卡遇到显存不足的情况时,可能需要调低KV缓存大小,`--mem-fraction-static 0.5`,如仍出现显存不足问题,可尝试进一步降低到`0.4`或更低。
+> - 如您有两张以上显卡,可尝试通过张量并行(TP)模式简单扩充可用显存:`--tp-size 2`
 
 ### 性能优化参数
 > [!TIP]
->如果您已经可以正常使用sglang对vlm模型进行加速推理,但仍然希望进一步提升推理速度,可以尝试以下参数:
->- 如果您有超过多张显卡,可以使用sglang的多卡并行模式来增加吞吐量:`--dp-size 2`
->- 同时您可以启用`torch.compile`来将推理速度加速约15%:`--enable-torch-compile`
+> 如果您已经可以正常使用sglang对vlm模型进行加速推理,但仍然希望进一步提升推理速度,可以尝试以下参数:
+> 
+> - 如果您有超过多张显卡,可以使用sglang的多卡并行模式来增加吞吐量:`--dp-size 2`
+> - 同时您可以启用`torch.compile`来将推理速度加速约15%:`--enable-torch-compile`
 
 ### 参数传递说明
 > [!TIP]
->- 如果您想了解更多有关`sglang`的参数使用方法,请参考 [sglang官方文档](https://docs.sglang.ai/backend/server_arguments.html#common-launch-commands)
->- 所有sglang官方支持的参数都可用通过命令行参数传递给 MinerU,包括以下命令:`mineru`、`mineru-sglang-server`、`mineru-gradio`、`mineru-api`
+> - 如果您想了解更多有关`sglang`的参数使用方法,请参考 [sglang官方文档](https://docs.sglang.ai/backend/server_arguments.html#common-launch-commands)
+> - 所有sglang官方支持的参数都可用通过命令行参数传递给 MinerU,包括以下命令:`mineru`、`mineru-sglang-server`、`mineru-gradio`、`mineru-api`
 
 ## GPU 设备选择与配置
 
@@ -31,7 +32,7 @@
 
 ### 常见设备配置示例
 > [!TIP]
-> - 以下是一些常见的 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 设置示例:
+> 以下是一些常见的 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 设置示例:
 >   ```bash
 >   CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 Only device 1 will be seen
 >   CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 Devices 0 and 1 will be visible
@@ -42,15 +43,15 @@
 
 ### 实际应用场景
 > [!TIP]
->以下是一些可能的使用场景:
->- 如果您有多张显卡,需要指定卡0和卡1,并使用多卡并行来启动'sglang-server',可以使用以下命令:
->  ```bash
->  CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 mineru-sglang-server --port 30000 --dp-size 2
->  ```
->- 如果您有多张显卡,需要在卡0和卡1上启动两个`fastapi`服务,并分别监听不同的端口,可以使用以下命令:
->  ```bash
->  # 在终端1中
->  CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 mineru-api --host 127.0.0.1 --port 8000
->  # 在终端2中
->  CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 mineru-api --host 127.0.0.1 --port 8001
->  ```
+> 以下是一些可能的使用场景:
+> - 如果您有多张显卡,需要指定卡0和卡1,并使用多卡并行来启动'sglang-server',可以使用以下命令:
+>   ```bash
+>   CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 mineru-sglang-server --port 30000 --dp-size 2
+>   ```
+> - 如果您有多张显卡,需要在卡0和卡1上启动两个`fastapi`服务,并分别监听不同的端口,可以使用以下命令:
+>   ```bash
+>   # 在终端1中
+>   CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 mineru-api --host 127.0.0.1 --port 8000
+>   # 在终端2中
+>   CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 mineru-api --host 127.0.0.1 --port 8001
+>   ```