优化服务调用 continuous batching(连续批处理) Async Severing 模型量化 基础概念 weight only量化 Activation-weight量化 概述 关注点 LLM推理服务的关键在于两大核心指标:吞吐量和时延 吞吐量:这是从系统角度观察的,代表了系统在单位时间内能够处理的tokens数量。计算方法是:系统处理完成的tokens个数除以对应耗时。这里...
chatGPT的泄密文件里有提到这种技术,是降延迟的重要方法,核心思想是某些token是"显而易见"的,不需要大模型来推理,用一个小的模型来推就行,从而实现加速的效果。 比如:问题"中国的首都是哪里",当decode到"中国的首都是北"的时候,下一个token"京"用小模型也是可以正确推理的。当然了这里一般都是一次性猜测后续多...
用户可以通过该平台选择合适的模型结构、进行模型剪枝与量化、导出为轻量级格式等操作,从而快速提升模型推理速度。同时,该平台还支持与多种硬件平台和优化库的集成,为用户提供了灵活且高效的推理优化方案。 五、总结 深度学习模型推理优化是一个复杂而重要的过程。通过控制模型复杂度、选择合适的硬件平台、使用优化工具和...
3️⃣ KV Cache:将传统连续空间的KV Cache转变为lookup table的形式,从而优化显存占用。4️⃣ Quantization:使用INT8/INT4低精度量化推理,有效优化显存,加速推理过程。5️⃣ Multi GPU Multi Node:多机多卡分布式优化,包括张量并行、流水线并行等。💡这些技术共同助力大模型推理的优化,提升效率与性能。如...
1、有些模型比较大,推理时的效果还不错,但非常耗费计算资源;并且产生token的速度也很慢,大概1秒1个token(我的RAG在最后一步使用的secGPT-13B大概就是这个速度),一个问题回答完毕要耗费分钟级别的时间,用户直接抓狂,继续提升推理的速度! 大模型本质是大量的矩阵运算,想要提高效率,就要想办法提升矩阵运算的效率,大致...
在使用大模型进行推理时,了解如何调整关键参数可以显著提升推理速度。以下是一些重要的参数及其影响:🖥️ GPU内存利用率 (gpu_memory_utilization) VLLM会预先分配显存,默认值为0.9,这与输入的batch size无关。增加gpu_memory_utilization的值可以占用更多显存,从而提供更多的显存用于KV缓存,进而加快推理速度。在显存...
TensorRT-LLM 由英伟达推出，提供层融合、自回归模型推理优化等技术。使用最新优化技术将 LLM 模型转换为 TensorRT Engines，推理时直接使用优化后的引擎，适合对高性能推理和模型优化要求较高的场景。四、🎉总结 大语言模型推理的性能优化和框架选择，直接关系到模型的应用效果和用户体验。无论是企业开发者，还是 AI ...
AI大模型推理过程和优化技术 一 推理过程 主流大模型均根植于Transformer架构，其核心精髓在于注意力机制。简而言之，该机制通过计算softmax(qk^T)*v，精准捕捉数据间的关联，从而实现高效信息处理。计算softmax(qk^T)*v 推理会分成 prefill 和 decoding 两个阶段。每一个请求发起后产生的推理过程都会先经历一个 ...
在模型推理时,对每一层输入的fp32激活值,动态进行进行量化为int8: 在每一层对量化后的int8权重和int8激活值进行计算。 在每一层输出时将结果反量化为fp32。 将fp32激活值传入到下一层。 流程示意如下: 这种方式有明显缺陷: 每一次推理每一层都要对输入统计量化参数,比较耗时; ...
使用模型量化(quantization)等模型压缩技术或并不流行的模型剪枝和知识蒸馏技术,减少需要移动的数据量。对于 LLM(大语言模型),data size issue(译者注:此处应当指的是由于大规模数据传输导致的内存带宽受限问题)主要通过仅对模型权重进行量化的技术来解决(如 GTPQ [5] 和 AWQ [6] 量化算法),以及 KV-cache 量化...