通过查阅资料,代码定位了解到,lmdeploy的后端turbomind执行效率高于vllm的后端,其中最核心的是关于int4量化的实现方式差别。 VLLM对AWQ的模型没有原生支持[强制使用awq模式性能非常差],需要转换成AWQ_marlin,然后调用对应的cuda kernel计算,核心的kernel是gptq_marlin_gemm turbomind,原生集成了AWQ的kernel,都放在G...
Llama 3 近期重磅发布,发布了 8B 和 70B 参数量的模型,LMDeploy 对 Llama 3 部署进行了光速支持,同时对 LMDeploy 推理 Llama 3 进行了测试,在公平比较的条件下推理效率是 vLLM 的 1.8 倍。 书生·浦语和机智流社区同学光速投稿了 LMDeploy 高效量化部署 Llama 3,欢迎 Star。 https://github.com/internLM...
LMDeploy 由 MMDeploy 和 MMRazor 团队联合开发,是涵盖了 LLM 任务的全套轻量化、部署和服务解决方案,提供以下核心功能: 高效的推理:LMDeploy 开发了 Persistent Batch(即 Continuous Batch),Blocked K/V Cache,动态拆分和融合,张量并行,高效的计算 kernel等重要特性。推理性能是 vLLM 的 1.8 倍 可靠的量化:LMD...
Llama 3近期重磅发布,发布了 8B 和 70B 参数量的模型,LMDeploy 对 Llama 3 部署进行了光速支持,同时对 LMDeploy 推理 Llama 3 进行了测试,在公平比较的条件下推理效率是vLLM的 1.8 倍。 书生·浦语和机智流社区同学光速投稿了 LMDeploy 高效量化部署 Llama 3,欢迎 Star。
TensorRT vs vLLM vs LMDeploy vs MLC-LLM LLM擅长文本生成应用程序,如聊天和代码完成模型,能够高度理解和流畅。但是它们的大尺寸也给推理带来了挑战。有很多个框架和包可以优化LLM推理和服务,所以在本文中我将整理一些常用的推理引擎并进行比较。 我们的网站:...
vLLM提供LLM推理和服务,具有SOTA吞吐量,分页注意力,连续批处理,量化(GPTQ, AWQ, FP8)的支持和优化的CUDA内核。 我们首先安装相应的包 !pip install -q vllm !git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git !pip install -q datasets
vLLM:一流的 TTFT。但与LMDeploy和MLC-LLM相比,解码性能不太理想,每秒2300-2500个令牌类似于 TGI 和 TRT-LLM。 后面来看看Llama-3-70B 4位量化的情况: LMDeploy:在为 100 个用户提供服务时,提供高达 700 个Token的生成率,同时在所有级别的并发用户中保持最低的TTFT。
TensorRT-LLM TensorRT-LLM是NV发布的一个推理引擎。llm被编译成TensorRT后与triton服务器一起部署并支持多GPU-多节点推理和FP8。 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。 我这里在Linux上安装Nvidia-container-toolkit,初始化Git LFS(用于下载HF Models),并下载...
SWIFT除了支持上述训练和rollout使用两个资源组进行异步训采流程之外,也支持二者共用同一资源组。即,在actor模型训练时,vLLM将开启sleep模式以减少显存占用。 这两种模式的架构图如下: 并且,SWIFT也支持vLLM的tensor_parallel(MP)模式。 LMDeploy推理框架支持 ...
Llama 3 近期重磅发布,发布了 8B 和 70B 参数量的模型,LMDeploy 对 Llama 3 部署进行了光速支持,同时对 LMDeploy 推理 Llama 3 进行了测试,在公平比较的条件下推理效率是 vLLM 的 1.8 倍。 书生·浦语和机智流社区同学光速投稿了 LMDeploy 高效量化部署 Llama 3,欢迎 Star。 https://github.com/internLM...