该方法被称为单步推理;0.6.0引入多步推理,每次调度器调度会安排接下来的多次模型推理,即每次调度对应n次推理。多步推理可以减少调度次数,降低CPU开销,从而让模型推理充分利用GPU资源,尽量保持运行。 上:一次调度后执行1步推理;下:一次调度后执行3步推理。据vLLM团队测试,4张H100环境下运行Llama 70B,多步推理的吞吐...
从PagedAttention到连续批处理(Continuous Batching)、CUDA Graphs、模型量化(Quantization)、模型并行、前缀缓存(Prefix Caching),推测解码(Speculative Decoding)等等一系列的技术都被包括在项目里面[3],一套组合拳下来,提高了大型语言模型的推理速度和资源利用率。 2、安装要求 vllm对torch和其CUDA版本有强依赖[4]。
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中缓存的张量,实现了比HuggingFace Transformers高14-24倍的吞吐量,就像在操作系统中管理CPU虚拟内存一样 NVIDIA FasterTransformer (FT) 是一个用于实现基于Transformer的神经网络推理的加速引擎。它包含Transformer块的高度优化版本的实现,其中包含编...
最后,让我们来看看 vLLM 使用 OpenVINO™ 后端运行大语言模型推理的效果,运行命令如下: python offline_inference.py 除了运行以上配置,可以利用 OpenVINO™ 在 CPU 上轻松实现 vLLM 对大语言模型推理加速外,也可以利用如下配置在英特尔集成显卡和独立显卡等 GPU 设备上获取 vLLM 对大语言模型推理加速。 export V...
该脚本会自动将模型以张量并行的方式在两个 GPU 上进行推理计算。 整个推理过程大大致流程如下图所示,即 1 给定一定数量的 prompts(字符串数组) 2. vllm 会使用 Scheduler 模块自动对需要推理句子进行调度 3. 根据调度的结果,使用 tokenizer 将字符串转换成 prompt id,然后喂给 model 进行计算得到 logits 预测...
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 ...
简之，vLLM是一个开源的LLM推理和服务引擎。它利用了全新的注意力算法「PagedAttention」，有效地管理注意力键和值。配备全新算法的vLLM，重新定义了LLM服务的最新技术水平：与HuggingFace Transformers相比，它提供高达24倍的吞吐量，而无需进行任何模型架构更改。值得一提的是，「小羊驼」Vicuna在demo中用到的就是...
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中缓存的张量...
大模型推理框架 vLLM 源码解析(一) 1. Quick Start 创建如下代码,命名为run.py AI检测代码解析 from vllm import LLM, SamplingParams prompts = [ "Have you followed marsggbo in Zhihu?", "你一键三连了吗?" ] # 输入prompts sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_k=50) # 采样策略...
现在这种限制正在被打破。最近，来自加州大学伯克利分校的研究者开源了一个项目 vLLM，该项目主要用于快速 LLM 推理和服务。vLLM 的核心是 PagedAttention，这是一种新颖的注意力算法，它将在操作系统的虚拟内存中分页的经典思想引入到 LLM 服务中。配备了 PagedAttention 的 vLLM 将 LLM 服务状态重新定义：它比 ...