在LLM的config.json基本都会有一个参数use_cache,其默认是True。它作用是控制LLM在输出编码(decoding)时是否要使用一个缓存cache之前计算过的key、value的机制去起到加速LLM推理的速度作用,具体在代码中实现该机制的关键变量就是past_key_value。 例如如下图,在llama2的实现中,其Attention计算过程中就使用到了变量pas...
KV缓存由use_cache布尔参数控制(默认值为True)。 再深入一层,看看模型的forward方法(例如,根据LlamaForCausalLM.forward的文档),如期找到了use_cache布尔参数。启用KV缓存后,我们有两个输入:上一个生成的词元和KV缓存,它们分别通过参数input_ids和past_key_values进行传递。新的KV值(即作为当前迭代的一部分计算得出...
再深入一层，看看模型的forward方法（例如，根据LlamaForCausalLM.forward的文档），如期找到了use_cache布尔参数。启用KV缓存后，我们有两个输入：上一个生成的词元和KV缓存，它们分别通过参数input_ids和past_key_values进行传递。新的KV值（即作为当前迭代的一部分计算得出的值）作为forward方法输出的一部分返回，以便...
use_cache=False, # False if gradient_checkpointing=True **default_args ) model.gradient_checkpointing_enable()LoRA LoRA是微软团队开发的一种技术,用于加速大型语言模型的微调。他们在GPT-3 175B上实施了这种方法,并大大减少了训练参数的数量。 他们的方法冻结预训练模型的所有参数,并将新的可训练参数嵌入到...
use_cache 开启KV Cache。 true 您可以使用Python的requests库来构建自己的客户端,示例代码如下。您可以通过命令行参数--prompt来指定请求的内容,例如:python xxx.py --prompt "What is the capital of Canada?"。 import argparse import json from typing import Iterable, List import requests def post_http_re...
GPU Cache Usage LLM Engine GPU KV Cache的使用率 Engine Current Requests LLM Engine实时请求并发数 Running:LLM Engine正在执行的请求数量。 Waiting:LLM Engine等待队列中的请求数量。 Gateway Current Requests LLM智能路由实时请求数 Total:LLM智能路由当前总共接收的请求数量(总实时并发数)。
--use_gpt_attention_plugin float16\ --remove_input_padding\ --paged_kv_cache # Triton config.pbtxt 配置文件修改 # options.txt 文件可以按需修改,一般推荐使用默认值 OPTIONS=options.txt python3 tensorrtllm_backend/tools/fill_template.py -i${TRITON_REPO}/preprocessing/config.pbtxt${OPTIO...
block_size = self.cache_config.block_size seq_id = next(self.seq_counter) seq = Sequence(seq_id, prompt, prompt_token_ids, block_size, lora_request) # Create the sequence group. seq_group = SequenceGroup(request_id, [seq], sampling_params, arrival_time) # Add the sequence group to...
在TensorRT-LLM中使用Automatic Prefix Caching功能需要打开enable_kv_cache_reuse开关,比如: gptManagerBenchmark --enable_kv_cache_reuse enable 并且在build engine阶段,需要开启use_paged_context_fmha,即在context阶段使用fused multihead attention kernel。具体示例如下: ...
(modelpath,torch_dtype=torch.bfloat16,attn_implementation="flash_attention_2",device_map="auto",use_cache=False,)tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(modelpath, use_fast = False)# Setup for ChatMLmodel,tokenizer = setup_chat_format(model, token...