// InferenceState 是在前向传递期间保存状态所需的最小缓冲区集合,其存在是为了避免额外的分配。 void Model::forward(InferenceState& s, int token) { // 嵌入表将 token ID 映射到嵌入向量,这些向量被复制到推理状态的缓冲区中。 s.x = copy_embedding(token, this->token
这就将next_word预测了出来,后面的流程就是将“hello”加到“say”后面变成“say hello”,迭代上述流程直到生成eos_token(终止词),整个预测也就完成了,这就是整个自回归的过程。上述就是不加任何参数和后处理的生成式模型的generate/inference全过程,这个过程也叫做greedy decoding贪心解码策略,下文会介绍。 常见参数...
LLM的Inference过程广泛应用于各种自然语言处理任务中,如文本生成、问答系统、机器翻译等。在实际应用中,需要根据具体任务需求选择合适的模型结构和优化策略,以达到最佳的性能和效率。 结论 LLM的Inference是连接模型训练与实际应用的关键环节。通过深入理解其技术原理和优化策略,我们可以更好地利用LLM的强大能力,推动自然语...
首先,我们需要明确什么是LLM的Inference。简单来说,Inference阶段是指在语言模型已经完成训练后,利用其学到的知识对新的、未见过的输入数据进行预测和生成的过程。在这一阶段,模型不再接受训练数据的调整,而是基于已学习的参数进行推理。 LLM之所以在Inference阶段表现出色,很大程度上归功于其庞大的参数规模和丰富的训练...
Xinference实战指南:全面解析LLM大模型部署流程,携手Dify打造高效AI应用实践案例,加速AI项目落地进程 Xorbits Inference (Xinference) 是一个开源平台,用于简化各种 AI 模型的运行和集成。借助 Xinference,您可以使用任何开源 LLM、嵌入模型和多模态模型在云端或本地环境中运行推理,并创建强大的 AI 应用。通过 Xorbits...
一、 DeepSpeed Inference 的优化点 概括来说,DeepSpeed Inference 的优化点主要有以下几点: 多GPU的并行优化 小batch的算子融合 INT8 模型量化 推理的pipeline 方案 1.1 DeepSpeed 的算子融合 对于Transformer layer,可分为以下4个主要部分: Input Layer-Norm plus Query, Key, and Value GeMMs and their biasadds...
Understanding LLM inference Most of the popular decoder-only LLMs (GPT-3, for example) are pretrained on the causal modeling objective, essentially as next-word predictors. These LLMs take a series of tokens as inputs, and generate subsequent tokens autoregressively until they meet a stopping ...
TheIPEX-LLMlibrary (previously known as BigDL-LLM) is a PyTorch* library for running LLMs on Intel CPUs and GPUs with low latency. The library contains state-of-art optimizations for LLM inference and fine-tuning, low-bit (int4, FP4, int8, and FP8) LLM accelerations, and seamless integr...
LLM inference with HuggingFace (experimental). Contribute to tannonk/llm_inference development by creating an account on GitHub.
The computational challenges of Large Language Model (LLM) inference remain a significant barrier to their widespread deployment, especially as prompt lengths continue to increase. Due to the quadratic complexity of the attention computation, it takes 30 minu...