1.2 网络架构探索:分词器 (Tokenizer) 探索实验数据集:从预训练的数据集中随机抽样 50B 个 token,中文和英文语料的比例相等。 模型:LLaMA-like 架构,1B 参数。 分词器用于将原始自然语言映射到适合大语言模型处理的 tokens,每个 token 代表一个单词、子词、字符或符号。多语言标记器通常具有较大的词汇表来涵盖各种...
LLM推理服务一般是在线服务,需要实时响应,要求响应时延满足用户要求,例如,首token时延(time to first token)要求在2秒以内 [1]。这样的实时在线LLM推理服务一般都是显存IO速度受限的服务(Memory-Bound)[1, 2]。换句话说,对于实时在线服务,优化LLM推理的吞吐(throughput,如tokens per second)不是首要目标。除了首tok...
传统的 Batching 技术为 Static Batching 的,需要等 Batching 中所有序列推理完成后才能进行下一次批次。下图为一个输出最大 Token 为 8,Batch size 为 4 的推理过程,使用 Static Batching 技术。S3 序列在 T5 时刻就已经完成推理,但是需要等到 S2 序列在 T8 时刻推理完成后才会处理下一个 sequence,存在明显的资...
Token 代表常见的字符序列。例如,单个汉字"夔"可能会被分解为若干 Token 的组合,而像"中国"这样短且常见的短语则可能会使用单个 Token。大致来说,对于一段通常的中文文本,1 个 Token 大约相当于 1.5-2 个汉字QPSQueries Per Second, 每秒查询率RPMRequests Per Minute, 每分钟请求数TPMTokens Per Minute, 每分...
下图为一个输出最大 Token 为 8,Batch size 为 4 的推理过程,使用 Static Batching 技术。S3 序列在 T5 时刻就已经完成推理,但是需要等到 S2 序列在 T8 时刻推理完成后才会处理下一个 sequence,存在明显的资源浪费。 In-Flight Batching 又名 Continuous Batching 或 iteration-level batching,该技术可以提升推理...
要计算生成响应的速度,以标记数每秒(tokens per second,token/s)为单位,可以将 eval_count / eval_duration 进行计算。 2、聊天接口 curl http://localhost:11434/api/chat -d '{ "model": "llama3:70b", "messages": [ { "role": "user", "content": "why is the sky blue?" } ] }' ...
大多数 LLM 服务根据请求次数和令牌数(token count)收费。缓存 LLM 响应可以减少对服务 API 的调用次数,从而节省成本。尤其是在高流量场景下,缓存尤为重要。如果不使用语义缓存,可能会多次调用 API,产生极高的费用。 重点三,提高可扩展性。缓存 LLM 响应可以通过降低 LLM 服务的负载来提高整个应用的可扩展性。而...
下图为一个输出最大 Token 为 8,Batch size 为 4 的推理过程,使用 Static Batching 技术。S3 序列在 T5 时刻就已经完成推理,但是需要等到 S2 序列在 T8 时刻推理完成后才会处理下一个 sequence,存在明显的资源浪费。 In-Flight Batching 又名 Continuous Batching 或 iteration-level batching,该技术可以提升推理...
下图为一个输出最大 Token 为 8,Batch size 为 4 的推理过程,使用 Static Batching 技术。S3 序列在 T5 时刻就已经完成推理,但是需要等到 S2 序列在 T8 时刻推理完成后才会处理下一个 sequence,存在明显的资源浪费。 In-Flight Batching 又名 Continuous Batching 或 iteration-level batching,该技术可以提升推理...
吞吐量(Throughput)指模型在单位时间内能处理的数据量(通常表示为每秒处理的tokens数量)。这个指标直接影响到模型在实际应用中的效率、成本和用户体验。吞吐量越大越好,但是因为硬件资源的限制,吞吐量都会有上限。关注的是输入token. QPS(Queries Per Second)衡量系统或服务在每秒内可以处理的查询或请求的数量。QPS越大...