AI代码解释 "In the rapidly evolving landscape of artificial intelligence, one name has energed as a beacon of clarity and insight: Fahd Mirza. This popular YouTube personality and AI enthusiast has captured the ""attention of a broad audience with his exceptional ability to denystify complex AI...
具体以Attention结构来说: Attention (Q,K,V)=softmax(QKT√dk)V 推理时的Q是单token tensor,但K和V都是包含了所有历史token tensor的长序列,因此KV是可以使用前序计算的中间结果的,这部分的缓存就是KVCache,其显存占用非常巨大。 2. VLLM框架 网址: https://github.com/vllm-project/vllm vLLM是一个...
为了在保持准确性的同时设计高效的网络,最近的工作引入了混合架构,结合了卷积和Transformer设计,以有效地捕获本地和全局信息。一些设计用卷积层(convolutional layers)[63]代替patchify stem[13],引入早期卷积阶段(convolutional stages)[8,41],或者通过窗口注意(windotional attention)进行隐式杂交(implicit hybridize)[6...
它引入了 PagedAttention 算法， 通过有效管理注意力键和值来改善内存管理，吞吐量能够达到 Transformers 的 24 倍，因此 vLLM 适合在生产环境中使用，应对高并发的用户访问。SGLang ：是一个用于大型语言模型和视觉语言模型的推理框架。基于并增强了多个开源 LLM 服务引擎（包括LightLLM、vLLM和Guidance ）的许多优秀...
它引入了 PagedAttention 算法, 通过有效管理注意力键和值来改善内存管理,吞吐量能够达到 Transformers 的 24 倍,因此 vLLM 适合在生产环境中使用,应对高并发的用户访问。 SGLang :是一个用于大型语言模型和视觉语言模型的推理框架。基于并增强了多个开源 LLM 服务引擎(包括LightLLM、vLLM和Guidance )的许多优秀设计...
Faster R-CNN的创新点就在于让region proposal和detection network这两部分能够share computation。Faster R-CNN可以简单地看做“区域生成网络RPNs + Fast R-CNN”的系统,用RPN代替FastR-CNN中的Selective Search方法。RPN可以看作attention机制,告诉Fast R-CNN该看哪里。
vLLM: vLLM 是由加州大学伯克利分校开发的一个开源库,专为高效服务大型语言模型(LLM)而设计。它引入了 PagedAttention 算法, 通过有效管理注意力键和值来改善内存管理,吞吐量能够达到 Transformers 的 24 倍,因此 vLLM 适合在生产环境中使用,应对高并发的用户访问。
vLLM 是一个高性能的 LLM 推理引擎,支持本地模型的低延迟、高吞吐部署。以下是具体步骤: 1.1 部署 vLLM 服务 安装vLLM: pip install vllm 1. 启动本地模型服务(例如 Llama3): vllm serve --model /path/to/local_model --tensor-parallel-size 1 --port 8000 ...
vLLM是一个开源的大模型推理加速框架,通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量,实现了比HuggingFace Transformers高14-24倍的吞吐量。 PagedAttention 是 vLLM 的核心技术,它解决了LLM服务中内存的瓶颈问题。传统的注意力算法在自回归解码过程中,需要将所有输入Token的注意力键和值张量存储在GPU内存中,以生成...
vLLM: vLLM 是由加州大学伯克利分校开发的一个开源库,专为高效服务大型语言模型(LLM)而设计。它引入了 PagedAttention 算法, 通过有效管理注意力键和值来改善内存管理,吞吐量能够达到 Transformers 的 24 倍,因此 vLLM 适合在生产环境中使用,应对高并发的用户访问。