VLLM支持绝大多数LLM模型的推理加速。它使用如下的方案大幅提升推理速度: Continuous batching 在实际推理过程中,一个批次多个句子的输入的token长度可能相差很大,最后生成的模型输出token长度相差也很大。在python朴素推理中,最短的序列会等待最长序列生成完成后一并返回,这意味着本来可以处理更多token的GPU算力
与传统的HuggingFace Transformers相比,vLLM的吞吐量高达24倍,且无需改变模型架构,它采用创新的PagedAttention算法,优化了注意力键和值的管理,从而提升了推理速度,并且其能够有效地利用多核CPU和GPU资源,显…
超 4k 标注步骤,首个多模态逐步推理基准 VRC-Bench 上线 HyperAI超神经 已认证机构号 来自专栏 · 开源数据集 上个月,在大模型推理需求激增的背景下,AI 大模型推理框架 vLLM 正式迎来 v1.0 版本,相比之前版本,计算效率显著优化,API 设计更加稳定,充分释放硬件潜力,推理速度提升 1.7 倍!为百亿参数模型...
比如,每个KV block里可以缓存四个token的KV向量,对于“中国 的 历史 非常 悠久”这5个token就对应到2个block里,这两个block在物理显存里可以是不连续的,随着大模型的推理产生了新的token,比如“中国 的 历史 非常 悠久,”里的逗号,它会继续加在未被填满的block里,直到当前的block被占满,然后vLLM再分配一个bl...
1.LLM推理面临的内存挑战 当我们进行微批处理(mini-batch)时,虽然能减少计算浪费并以更灵活的方式批处理请求,但由于GPU内存容量的限制(特别是存储 KV 缓存的空间),仍然限制了可以一起批处理的请求数量,这意味着服务系统的吞吐量受到内存的限制。具体的内存管理挑战有如下三个方面: ...
通过 LLM 量化技术降低推理成本 随着 LLM 模型参数迅速增加，LLM 的推理延时和推理成本也急剧上升。LLM 量化技术成为优化 LLM 推理性能，降低推理成本的一种重要手段。高性能量化算子对于一些对精度要求不高的场景，像文本分类，文本异常检测，文本润色等，量化往往有较好的效果，可以有效减少 GPU 内存占用，提升推理速...
VLLM 框架介绍 1. 背景 VLLM 是一个专为大语言模型(LLM)推理和服务设计的高性能框架,由加州大学伯克利分校的研究团队开发。它旨在解决传统推理框架在部署大模型时面临的显存占用高、推理速度慢、并发处理效率低等问题。通过创新的显存管理技术(如 PagedAttention),VLL
上个月,在大模型推理需求激增的背景下,AI 大模型推理框架 vLLM 正式迎来 v1.0 版本,相比之前版本,计算效率显著优化,API 设计更加稳定,充分释放硬件潜力,推理速度提升 1.7 倍!为百亿参数模型的高效部署提供了更强大的支持。 目前,hyper.ai 超神经官网已上线 vLLM 入门教程,带你从安装到运行,快速掌握 vLLM!
VLLM支持绝大多数LLM模型的推理加速。它使用如下的方案大幅提升推理速度: Continuous batching 在实际推理过程中,一个批次多个句子的输入的token长度可能相差很大,最后生成的模型输出token长度相差也很大。在python朴素推理中,最短的序列会等待最长序列生成完成后一并返回,这意味着本来可以处理更多token的GPU算力在对齐过程...