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。 Tenso…
vLLM是一个专为大型语言模型设计的推理引擎,旨在提供快速、准确的自然语言处理能力。vLLM支持多种LLM模型,并具有灵活的部署选项,可以轻松地集成到各种应用场景中。其独特的模型压缩技术能够在保持性能的同时,降低模型大小,从而减少部署成本。 vLLM的缺点可能在于其相对较短的上市时间,市场占有率和生态相对有限。此外,虽...
python benchmarks/benchmark_throughput.py --backend vllm --dataset ../ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json --model microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct --tokenizer microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct --num-prompts=1000LMDeploy LMDeploy允许压缩、部署和服务llm,同时提供高效的推理(持久批处理、阻塞...
在当今的人工智能领域,大型语言模型(LLM)的应用日益广泛,而推理引擎作为支撑LLM高效运行的关键组件,其选型也显得尤为重要。TensorRT、vLLM、LMDeploy和MLC-LLM是市场上颇为流行的几款LLM推理引擎,本文将对它们进行深入对比,以期为读者提供一个清晰的选型参考。 一、TensorRT TensorRT是NVIDIA推出的一款高性能深度学习推理...
最近简单测试了一下 TensorRT-LLM 和 vLLM 在LLama3 70B 1048k 模型下的长文本推理性能 环境和软件版本 TensorRT-LLM 0.11 dev vLLM 0.5.1 H100 x8 NVLINK 模型Llama3 70B gradient 1048k TRT-LLM 和 vLLM 均开启 chunked context + TP_size = 8 和设置 max_batch_size = 1 ,其他选项默认值。 测试...
在当今AI和深度学习领域,大型语言模型(LLM)的广泛应用极大地推动了自然语言处理(NLP)的发展。然而,LLM的庞大尺寸给推理带来了巨大挑战。为了优化LLM的推理性能,业界开发了多种推理引擎。本文将详细对比TensorRT-LLM、vLLM、LMDeploy和MLC-LLM四种常见的LLM推理引擎,并借助百度智能云一念智能创作平台(https://yinian.cl...
vLLM 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 ...
TensorRT LLM--Paged KV Cache vLLM: Easy, Fast, and Cheap LLM Serving with PagedAttention | vLLM Blog kv cache出现的动机 decoder推理中,对于每个输入的 prompt,在计算第一个 token 输出的时候,每个 token 的 attention 肯定是都要从头计算, 但是在后续 token 的生成中,需要concat前面每一个 token 的 ...
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 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 ...