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)。这种方法提供了可预测的输出,非常适用
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…
pythonbenchmarks/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KV...
通过集成迭代级批处理和Packed Batching,我们得到了 vLLM 和 TensorRT-LLM 调度器的核心:Continuous Batching(也称为“In-flight Batching”)。这种方法旨在最大限度地减少队列等待时间并减少填充开销,从而提高硬件利用率和服务性能。 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...
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...
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)。
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...
与TensorRT-LLM相比,VLLM可能在某些特定场景下具有独特的性能优势,例如针对特定硬件架构的优化或在处理特定类型任务时的效率提升。 在对比两款工具的量化性能时,我们还需要考虑实际应用场景和项目需求。TensorRT-LLM凭借其在NVIDIA GPU上的优化表现,特别适用于需要高性能推理的大型语言模型任务。而VLLM则可能更适合在某些...
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 ...