TokenAttention:实现token-wise的KV缓存内存管理机制,实现推理时内存零浪费。 Efficient Router:与Token Attention合作,精心管理每个Token的GPU内存,从而优化系统吞吐量。 欢迎了解 Lightllm! Lightllm 是一个纯python开发的大语言模型推理和服务框架,具有轻量级设计、易扩展以及高性能等特点。 Lightllm 整合了众多的开源方...
LLM中引入casual特性,即使后面的token能见到前面的token,而前面的见不到后面的,在attention矩阵中也即是对角阵的形式。具体的计算过程如下图所示。 图2 LLM自注意力机制计算过程 在训练过程中因为所有的token是一次性载入的,所以只要在attention矩阵上蒙上一层mask遮蔽一般即可,但是在实际推理过程中,token是逐个生成的...
面对KV Cache对显存需求，LightLLM提出缓存管理策略。传统方法下，缓存在每路请求中，频繁申请、释放导致内存碎片，而PagedAttention及内存管理方法避免此问题，通过预先申请大内存空间，按需分配，有效利用不连续空间，简化内存管理。LightLLM的token attention概念简化实现。具体实现中，LightLLM通过mem_manger.p...
TokenAttention is the special case of PagedAttention when block size equals to 1, which we have tested before and find it under-utilizes GPU compute compared to larger block size. Unless LightLLM's Triton kernel implementation is surprisingly fast, this should not bring speedup. The memory savin...
llama.cpp、vllm、lightllm、fastllm四种框架的对比: llama.cpp:基于C++,①请求槽,②动态批处理,③CPU/GPU混合推理 vllm:基于Python,①PagedAttention高效管理注意力KV内存,②连续动态批处理,③量化GPTQ/AWQ/SqueezeLLM等。 lightllm:基于Python,①三进程异步协作,②动态批处理,③FlashAttention,④TokenAttention,⑤...
def _init_mem_manager(self): 初始化 token attention 使用的 mem manager 对象 def _init_some_value(self): 初始化推理框架会使用的一些成员变量的值 def _init_custom(self): 一些模型自己的个性化初始化,比如 llama 初始化自己的Rotary值 2. 添加 bloom 模型的示例说明 具体实现在 lightllm/models/bloom...
When a sentence or token is complicated, the process takes several minutes to compute a result for the client, which may cause an issue on a large scale or in real-world business. For instance, a company may apply LLM with a product Q&A chatbot, which has a slow response to each questi...
Token Attention: LightLLM引入了一种以Token为粒度进行kv cache显存管理的特性,通过高性能的算子和高效的显存申请释放方式,有效管理模型推理过程中的显存占用,减少显存碎片化问题。 Tensor Parallelism: 支持多GPU并行计算,加速推理过程,提高整体处理效率。 Int8KV Cache: 扩大令牌容量,提高系统效率,使得LightLLM能够处理...
RoPE represents a static form of relative positional embeddings, modifying the embedding space to linearly depend on the attention of a token at position m to a token at position n on the difference m−n. This results in valuable features such as flexibility in handling varying sequence ...
This blog will be focusing on large language models (LLMs) and vector databases and their role in fueling AI, ML, and LLMs.