大多数 LLM 服务框架(例如 vLLM 和 TensorRT-LLM)支持这些采样技术,允许用户在创意和连贯性之间进行调整。不过这些方法会增加计算成本,从而影响服务性能: token 吞吐量(Token Throughput) 首token 响应时间(Time-to-First-Token, TTFT) 每token 输出时间(Time-per-Output-Token, TPOT)。 本文将首先探讨关键采样...
git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git !pip install -q datasets !pip install transformers scipy from vllm import LLM, SamplingParams from datasets import load_dataset import time from tqdm import tqdm from transformers import AutoTokenizer 然后加载模型并在数据集的一小部分上生成它的...
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…
在选择LLM推理引擎时,需要根据具体的应用场景、硬件环境、性能需求以及成本预算等多方面因素进行综合考虑。TensorRT-LLM适用于NVIDIA GPU集群上的大规模部署;vLLM则适合对吞吐量和延迟有较高要求的场景;LMDeploy(或类似推理引擎)提供了较好的灵活性和易用性;而MLC-LLM(假设性)则可能更适用于需要定制化服务的场景。借助...
vLLM 和 TensorRT-LLM 的调度策略在本质上是相同的,但在具体实现,特别是内存管理方面有所不同。这些差异是导致两个框架性能变化的关键因素。一个重要的影响因素是 KV 缓存(KV Cache)的管理,它在决定请求调度效率方面发挥了重要作用。下一节中,我们将深入探讨 KV 缓存管理如何影响调度及整体性能。
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),并下载所需的软件包...
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:...
本文将首先探讨关键采样技术:Top-K、Top-P 和重复惩罚。然后,我们将在 TensorRT-LLM 和 vLLM 框架下评估这些技术在不同配置下的性能开销。 理解采样方法 贪心采样 贪心采样用于下一个 token 预测的示意图|700x423 贪心采样在每次迭代中简单地选择概率最高的 token(上图)。
简介:本文将对TensorRT-LLM和VLLM这两种大型语言模型推理工具的量化性能进行详尽比较,探讨各自优势及适用场景。 在当今日益发展的人工智能领域,大型语言模型(LLM)的推理性能至关重要。为了提高推理速度、降低资源消耗并保持模型精度,量化技术成为了关键的优化手段。TensorRT-LLM和VLLM作为两种领先的LLM推理工具,各自在量化...
TensorRT-LLM和VLLM作为两款知名的LLM推理工具,在量化性能方面各具特色。 首先,我们来看看TensorRT-LLM的量化性能。TensorRT-LLM通过支持混合精度计算和量化技术,显著降低了模型大小和推理延迟。它提供了FP16、INT8等多种量化选项,用户可以根据具体需求选择合适的配置,以实现性能与精度的平衡。此外,TensorRT-LLM还支持...