La version modifiée de vLLM 0.17.0 fonctionne sur Tesla P40 pour la transcription en temps réel avec Qwen3 ASR 1.7B.

Un développeur a réussi à modifier vLLM 0.17.0 pour l'exécuter sur des GPU Tesla P40, permettant la transcription en temps réel de conférences avec le modèle Qwen3 ASR 1.7B. Le P40 utilise l'architecture Pascal, qui manque généralement de support pour les moteurs d'inférence plus récents.
Détails clés
Le développeur travaillait sur un projet personnel de transcription en temps réel de conférences. Il avait initialement prévu d'utiliser le modèle Qwen3 ASR 1.7B, mais a constaté que la transcription véritablement en temps réel n'est prise en charge que par vLLM. Plutôt que de segmenter les échantillons audio comme alternative, il a tenté une modification expérimentale.
En utilisant Codex, il a modifié vLLM pour l'exécuter sur l'architecture Pascal. Cela lui a permis d'exécuter le modèle Qwen3 ASR 1.7B sur son GPU serveur Tesla P40. Le résultat a été une accélération matérielle quasi complète et une transcription entièrement en temps réel.
Le fork modifié de vLLM est disponible à l'adresse : https://github.com/uaysk/vllm-pascal
Prochaines étapes et défis
L'objectif suivant du développeur est d'essayer d'exécuter les modèles Qwen3.5 sur cette configuration. Cependant, il note plusieurs problèmes techniques. La fonctionnalité de vision semble indisponible, et même l'utilisation uniquement des capacités textuelles présente des défis. À ce stade, il n'est pas certain que cela soit possible.
📖 Lire la source complète : r/LocalLLaMA
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