2.2 inference pipeline 的效果分析 使用transformers 默认的 pipeline 进行 6B GPT-J 文本生成任务,并测量延时性能 importosfromtimeimportperf_counterimportnumpyasnpfromtransformersimportpipeline,set_seeddefmeasure_pipeline_latency(generator,prompt,max_length,num_return_sequences):latencies=[]# warm upfor_inran...
DeepSpeed Inference vLLM Text Generation Inference ParallelFormers ColossalAI FlexFlow LiBai AlpaServe 3.3 流水线并行(Pipeline Parallelism, PP) 在推理中,PP 主要是纵向增加设备数通过并行计算来支持更大模型,同时提高设备利用率。 通常来说,PP 需要与 TP 结合以支持更大模型,并实现最佳效果 四、Transformer ...
Large Language Model (LLM) inference consists of two distinct phases – prefill phase which processes the input prompt and decode phase which generates output tokens autoregressively. While the prefill phase effectively saturates GPU compute at small batch sizes, the ...
Model Parallelism。模型并行,包括Tensor Parallelism和Pipeline Parallelism。Model Parallelism解决的是单张卡放不下一个完整模型权重的问题,每张显卡只放部分参数。一般来说,会按照层进行划分参数,按层划分一般叫Pipeline Parallelism。如果模型的一层如果都装不下了,同一个模型层内拆分开...
core主要包含datasets、models、transformer、fusion、distributed、tensor_parallel、pipline_parallel、inference子目录,我们分为数据集、模型结构、并行策略和推理四个模块来解读。 4.1 数据集构造 Megatron在datasets层面抽象了两个关键概念:MegatronTokenizer 和 MegatronDataset: ...
model by layers. Here we use two-way pipeline parallelism to shard the model across the two nodes, and eight-way tensor parallelism to shard the model across the eight GPUs on each node. Below are the relevant TRT-LLM functions. Feel free to modify them as requir...
and they can be memory- and compute-intensive during inference (a recurring cost). The most popularlarge language models (LLMs)today can reach tens to hundreds of billions of parameters in size and, depending on the use case, may require ingesting long inputs (or contexts), which can also...
4 Inference 首先请参考2.2 Model Architecture中,关于基本推理过程,KV Cache,GQA部分的内容,同时请参考3.2 SFT中关于PagedAttention的介绍。 4.1 Parallelism Parallelism,LLM分布式训练推理的一部分,包括Data Parallelism和Model Parallelism,本节做一些介绍。同样涉及到OS的一些概念。
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++...
Q3:针对最佳实践,是直接使用 TensorRT-LLM 还是与 Triton Inference Server 结合在一起使用?如果结合使用是否会有特性上的缺失? A3:因为一些功能未开源,如果是自己的 serving 需要做适配工作,如果是 triton 则是一套完整的方案。 Q4:对于量化校准有几种量化方法,加速比如何?这几种量化方案效果损失有几个点?In-fli...