GitHub is where people build software. More than 150 million people use GitHub to discover, fork, and contribute to over 420 million projects.
默认的存储方式,即使用SharedPreferences 比较简单,这里就不赘述了,可以直接看源码KVPrefs 欢迎Star🌟🌟🌟Github:kvcache:在Android开发中优雅的存取key/value数据,从此不用再写SharedPreference代码 Releases2 1.1Latest Jun 23, 2020 Packages No packages published Languages Kotlin100.0%...
KV Cache稀疏化就是把KV Cache的矩阵大小压缩,减少显存占用,上述两个问题都能得到改善。 我将以下几种不需要训练的方法都实现在一个框架中了,代码仓库见:https://github.com/HarryWu99/llm_kvcache_sparsity。欢迎大家star、提出问题、讨论。 2.MQAandGQA MQA和GQA的思想类似,虽然是多头注意力,但是KV可以共用一...
H2O[1]是最早提出kv稀疏的方法之一,通过H2O的KV cache逐出策略,能够实现20%缓存接近于全量KV cache的效果,这对KV cache的意义比较有意义,能极大的提升推理并发并同时降低延迟,参考下表: H2O的实现算法相对简单,即通过贪婪算法去计算token的打分,从而筛选出需要保留的token,代码参考:https://github.com/FMInference/...
目前，PyramidKV相关代码已经在GitHub开源。引入金字塔信息汇聚方式 随着模型尺寸的增大，推理需要的时间越来越多。KV cache作为推理加速的关键技术，通过缓存之前的解码步骤中计算出的Transformer的K和V矩阵减少后续解码时间。但是，随着序列长度增大，需要缓存的KV cache会快速增长，占用大量显存。针对这一问题，之前的工作...
这也是为什么我们最近看到许多厂商推出了基于 KVCache 优化的方案。这些方案能够提高长文本推理的效率，同时保持用户体验的高质量。Mooncake 的实践 上个月，我们在 GitHub 上发布了相关的论文，其中包含了许多细节。在详细介绍之前，让我们先澄清一些基本概念。在大模型推理中，有两个至关重要的阶段：预填充（Prefill）...
kvcache 欢迎Star🌟🌟🌟Github:kvcache:在Android开发中优雅的存取key/value数据,从此不用再写SharedPreference代码 kvcache 简介 该库可帮助你在Andrtoid开发中以更好的方式处理key-value数据。从现在开始,将您的sharedpreference代码和其他键值代码可以更改为kvcache,并编写更简介更漂亮的代码。
gocache "github.com/patrickmn/go-cache") func BenchmarkGoCache(b *testing.B) { c := gocache.New(1*time.Minute, 5*time.Minute) b.Run("Put", func(b *testing.B) { for i := 0; i < b.N; i++ { c.Add(toKey(i), toKey(i), gocache.DefaultExpiration) } ...
修改为按通道量化参考代码https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/cacheutils.py#L404 因此，给定形状为 batch size, num of head, num of tokens, head dim 的键或值，我们将其分组为 num of groups, group size 并按组进行仿射量化，如下所示:X_Q = round(X / S) - ...
implementation'com.github.jenly1314:kvcache:1.0.1' 示例 Provider 说明 /** * 使用 MMKV 提供缓存实现;需依赖 MMKV */Provider.MMKV_CACHE/** * 使用 DataStore 提供缓存实现;需依赖 DataStore */Provider.DATA_STORE_CACHE/** * 使用 SharedPreferences 提供缓存实现 ...