推理时的Q是单token tensor,但K和V都是包含了所有历史token tensor的长序列,因此KV是可以使用前序计算的中间结果的,这部分的缓存就是KVCache,其显存占用非常巨大。 2. VLLM框架 网址: https://github.com/vllm-project/vllm vLLM是一个开源的大模型推理加速框架,通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张...
三、vLLM参数配置 1、tensor_parallel_size分布式推理 2、Quantization量化 3、enforce-eager 4、gpu-memory-utilization 5、max-model-len 6、OOM 一、背景介绍 大模型推理引擎就像是大型AI模型的加速工具,帮助AI模型在实际使用时更快地响应,同时减少计算机资源消耗。具备对模型的计算图进行优化、支持多种硬件平台(如...
TACO-LLM （TencentCloud Accelerated Computing Optimization LLM）是基于腾讯云异构计算产品推出的大语言模型推理加速引擎，通过充分利用计算资源的并行计算能力，可同时处理更多的用户请求，提高语言模型的推理效能，为客户提供兼顾高吞吐和低时延的优化方案，帮助客户实现降本增效。针对各个应用场景，Taco-LLM 的优化大致分为...
vLLM只保留必要的KV块,以适应在快速计算期间生成的KV缓存。在上图中,提示词有7个tokens,因此vLLM将前2个逻辑KV块(0和1)映射到2个物理KV块(分别为7和1)。在预填充阶段,vLLM使用传统的自注意算法生成提示词的KV缓存和第一个输出token。然后,vLLM将前4个token的KV缓存存储在逻辑块0中,并将随后的3个token存...
vLLM 是一个快速且易于使用的库,用于 LLM 推理和服务,和 HuggingFace 无缝集成。区别于 chatglm.cpp 和 llama.cpp,仅是在 GPU 上的模型推理加速,没有 CPU 上的加速。
在人工智能领域,大型语言模型(LLM)的推理速度一直是研究者们关注的焦点。为了提高LLM的推理速度,许多优秀的框架应运而生,其中vLLM(Vectorized Large Language Model Serving System)便是一款备受瞩目的推理加速工具。本文将为大家详细介绍vLLM的部署实战方案,帮助读
vLLM(Vectorized Large Language Model)是一个高性能的大型语言模型推理库,支持多种模型格式和后端加速,适用于大规模语言模型的推理服务部署。 准备环境和资源 可根据资源规模、稳定性、灵活性等要求按需准备轻量计算实例或通用计算资源池,用于快速部署vLLM。 安装vLLM 在 工具市场>模版市场 中选择 vLLM 模版,点击 ...
02一步安装:搭建 vLLM+OpenVINO 阿里云ECS开发环境 下面我们以在阿里云的免费云服务器 ECS上运行通义千问Qwen2.5模型为例,详细介绍如何通过简单的两步,轻松实现 OpenVINO 对 vLLM 大语言模型推理服务的加速。 在阿里云上申请免费的云服务器 ECS 资源,并选择 Ubuntu22.04 作为操作系统。
在vllm中有个观念:大模型的推理性能瓶颈是内存(In vLLM, we identify that the performance of LLM serving is bottlenecked by memory),因此vllm致力于优化内存,内存优化的越好,其支持的并发度越高。 核心技术:PageAttention 在PageAttention使用之前,大模型的推理内存是连续的,这就导致碎片化的内存是无法利用的。