model.generate(**tokenizer("What is KV caching?", return_tensors="pt").to(device), use_cache=use_cache, max_new_tokens=1000) times.append(time.time() - start) print(f"{'with' if use_cache else 'without'} KV caching: {round(np.mean(times), 3)} +- {round(np.std(times), 3...
f"TTFT {'with' if use_cache else 'without'} KV caching: " f"{round(np.mean(times), 3)} +- {round(np.std(times), 3)} seconds") 以下是在我的笔记本电脑Mac M1上的运行结果: TPOT with KV caching: 0.331 +- 0.011 seconds
model.generate(**tokenizer("What is KV caching?", return_tensors="pt").to(device), use_cache=use_cache, max_new_tokens=1000) times.append(time.time() - start) print(f"{'with'ifuse_cacheelse'without'}KV caching:{round(np.mean(times),3)}+-{round(np.std(times),3)}seconds") 运...
Context Caching 使用流程 使用 Context Caching 的流程非常简洁明了，主要分为以下几个步骤：创建缓存：首先，你需要创建一个缓存实例。这个过程通常非常快速，大约需要 30 到 40 秒的时间。一旦缓存创建完成，它就可以被用于后续的交互。使用缓存：创建缓存后，你可以直接在对话或应用中使用它。由于缓存已经包含了必要...
Context Caching 使用流程 使用Context Caching 的流程非常简洁明了,主要分为以下几个步骤: 创建缓存:首先,你需要创建一个缓存实例。这个过程通常非常快速,大约需要 30 到 40 秒的时间。一旦缓存创建完成,它就可以被用于后续的交互。 使用缓存:创建缓存后,你可以直接在对话或应用中使用它。由于缓存已经包含了必要的上...
Context Caching 使用流程 使用Context Caching 的流程非常简洁明了,主要分为以下几个步骤: 创建缓存:首先,你需要创建一个缓存实例。这个过程通常非常快速,大约需要 30 到 40 秒的时间。一旦缓存创建完成,它就可以被用于后续的交互。 使用缓存:创建缓存后,你可以直接在对话或应用中使用它。由于缓存已经包含了必要的上...
使用Context Caching 的流程非常简洁明了,主要分为以下几个步骤: 创建缓存:首先,你需要创建一个缓存实例。这个过程通常非常快速,大约需要 30 到 40 秒的时间。一旦缓存创建完成,它就可以被用于后续的交互。 使用缓存:创建缓存后,你可以直接在对话或应用中使用它。由于缓存已经包含了必要的上下文信息,因此可以避免重复...
为了帮助开发者更容易地实现上下文缓存,我们在官方 GitHub 上提供了一些示例代码,这些代码覆盖了多种编程语言,包括 Python、Node.js 等,以便开发者能够快速上手并集成到自己的项目中。 Context Caching 收费模式 我们的上下文缓存(Context Caching)技术的收费模式已经进行了优化和调整。现在,创建缓存的成本非常低,而且是...
原文：https://medium.com/@plienhar/llm-inference-series-3-kv-caching-unveiled-048152e461c8）作者 | Pierre Lienhart OneFlow编译 翻译｜宛子琳、杨婷 1 简要回顾Transformer注意力层 首先，我们来回顾一下vanilla Transformer（图1）中多头注意力（MHA）层的一些事实。图1：Transformer解码器层的详细视图（上）...
在演讲中,唐飞虎还详细介绍了上下文缓存(ContextCaching)的原理及其在Kimi中的应用,其核心思想在于将用户对话中的公共上下文进行缓存,以避免重复计算。开发者只需为新增的对话内容和缓存的存储支付费用,这种策略不仅大幅降低了计算成本,也确保了更高的响应速度。为了鼓励更多开发者使用这一技术,唐飞虎还宣称,缓存创建成本...