如下图所示,用A100 40G推理一个13B的模型,KV Cache会占用大概30%的显存。如果显存管理不当,KV Cache占用显存会随batch size快速增长,进而降低推理的吞吐量。vllm相对其他推理框架,随着batch_size增大,可以放缓显存增长的速度,使得推理过程的吞吐量更大。显存浪费原因 显存连续导致需要预分配空间: 预留空间:预分配,但尚未用
因为要支持不同的llm 库或加速库,比如Transformer、vllm等,且不同的llm在一些细节上有差异,因此推理侧必须有一个统一的LLM 抽象,在Fastchat里是XXModelWorker,在xinference 里是XXLLM 将python llm 库 api化,一个api 要有一个api handler 函数,一般抽象为一个对象 作为api handler的载体,这个对象持有上面的XxL...
vLLM1是一种基于PagedAttention的推理框架,通过分页处理注意力计算,实现了高效、快速和廉价的LLM服务。vLLM在推理过程中,将注意力计算分为多个页面,每个页面只计算一部分的注意力分布,从而减少了计算量和内存需求,提高了推理效率. 1. PagedAttention LLM 服务的性能瓶颈在于内存(显存)。在自回归解码autoregressive decodi...
如上图我们可以看到 vLLM 为输入的句子设计了很多子模块,这些模块的用处各不相同,但是有彼此之间有关系,下面分别详细介绍一下。 3.1 SequenceStatus 首先看到 SequenceStatus,其源代码如下: class SequenceStatus(enum.Enum): """Status of a sequence.""" WAITING = enum.auto() # 等待中,句子还没开始推理,或...
在vLLm 的使用场景是在vllm/vllm/sequence.py里的Sequence类中根据需要动态创建LogicalBlock。 Sequence类在之前介绍 vLLM 的文章 【大模型推理框架 vLLM 源码解析(一)】中已经有详细介绍,这里你只需要知道这个类记录了每个输入句子整个推理过程(prefilling 和 decoding)的所有信息。
框架实现了高效的KV缓存机制。KV缓存用于存储中间计算结果。有效减少了重复计算,加快推理速度。VLLM对硬件资源有良好的适配性。无论是GPU还是多GPU环境都能稳定运行。在多GPU场景下可实现并行推理加速。它提供简单易用的编程接口。开发人员通过接口能快速集成模型推理。接口支持多种编程语言,方便不同开发者。VLLM推理框...
vLLM 是伯克利大学组织开源了大语言模型高速推理框架，使用 PagedAttention 高效管理注意力键和值内存，支持连续批处理和快速模型执行，通过引入操作系统的虚拟内存分页思想，提高语言模型服务在实时场景下的吞吐与内存使用效率。除 vLLM 外，众多大模型上下游厂商也纷纷给出了自己的方案：Text Generation Inference（TGI）...
Attention对内存效率提升比较高。快速集成：vLLM的API相对更成熟，集成起来更省事。总结一下：选哪个大模型推理框架，还要根据自己的实际情况来看。从目前的性能评测来看，SGLang似乎在高吞吐和负载稳定性方面表现比较好。当然，最好的办法还是在自己的硬件和业务下，把两个框架都拉出来测一测，看看哪个最合适。
VLLM推理框架的核心是利用自然语言处理技术从文本中提取出有用的特征,并通过机器学习算法构建出能够进行推理和解释的模型。具体过程如下: 1.输入文本:输入一段自然语言文本,作为模型的输入。 2.特征提取:利用自然语言处理技术,从输入文本中提取出各种特征,如词性、词义、语法结构等。 3.模型训练:使用机器学习算法对提...