10.7. LLM Inference Engines 大型语言模型 (LLM) 引擎: llama.cpp: 专门为 LLM 开发的开源引擎,旨在提供高性能和效率。 TensorRT-LLM: 基于 NVIDIA TensorRT 的开源引擎,可利用 GPU 加速 LLM 推理。 通用推理引擎: Triton: 支持多种模型格式和硬件平台的开源推理引擎。 ONNX Runt
加下来使用 DeepSpeed 的 init_inference 函数包装模型,可以看到之后的模型层变成了 DeepSpeedTransformerInference 类,代码如下: import deepspeed # init deepspeed inference engine ds_model = deepspeed.init_inference( model=model, # Transformers models mp_size=1, # Number of GPU dtype=torch.float16, # dt...
LLM 被编译到 TensorRT Engine 中,然后与 triton 服务器一起部署,以利用推理优化,例如 In-Flight Batching(减少等待时间并允许更高的 GPU 利用率)、分页 KV 缓存、MultiGPU-MultiNode 推理和 FP8 支持。 我们将比较 HF 模型、TensorRT 模型和 TensorRT-INT8 模型(量化)的执行时间、ROUGE 分数、延迟和吞吐量。 ...
MindIE LLM(Mind Inference Engine Large Language Model,大语言模型)是MindIE下的大语言模型推理组件,基于昇腾硬件提供业界通用大模型推理能力,同时提供多并发请求的调度功能,支持Continuous Batching、PageAttention、FlashDecoding等加速特性,使能用户高性能推理需求。 MindIE LLM主要提供大模型推理Python API和大模型调度C++...
与在线不同,离线使用的 LLM 类是对应的是同步 LLMEngine, 也即在线 serving 通常使用异步模式,离线 inference 模式通常使用同步模式。 # vllm/entrypoints/llm.py class LLM: def __init__(self, model, ...) -> None: worker_cls = kwargs["worker_cls"] engine_args = EngineArgs(model, task, toke...
An inference engine for the Llama2 model family, written in C++. Development Dependencies CMake >=3.18 GCC >=12 (C++20 support required) OpenSSL Protobuf Google Logging Library For building the CUDA version, you will also need: CUDA Toolkit Make sure your nvcc is compatible with your GCC ...
WebLLM is a high-performance in-browser LLM inference engine that brings language model inference directly onto web browsers with hardware acceleration. Everything runs inside the browser with no server support and is accelerated with WebGPU.
加下来使用 DeepSpeed 的 init_inference 函数包装模型,可以看到之后的模型层变成了 DeepSpeedTransformerInference 类,代码如下: import deepspeed # init deepspeed inference engine ds_model = deepspeed.init_inference( model=model, # Transformers models
vLLM is a fast and easy-to-use library for LLM inference and serving. Originally developed in theSky Computing Labat UC Berkeley, vLLM has evolved into a community-driven project with contributions from both academia and industry. vLLM is fast with: ...
Pending:LLM Engine未处理的缓存在LLM智能路由中的请求数。 Time To First Token 请求的首包延时 Max:请求首包延迟的最大值。 Avg:请求首包延迟的平均值。 Min:请求首包延迟的最小值。 TPxx:请求首包延迟的各个分位点值。 Time Per Output Token