Xinference支持不同的推理引擎,如vLLM、sglang、llama.cpp、transformers等,以适应不同的模型和应用需求。 Xinference一般和FastChat、OpenLLM、RayLLM做比较。 小结:Xinference提供了一个更为广泛的企业级推理平台,而vLLM则专注于提供高效、易用的LLM推理服务。如果需要一个能够同时处理多种模型(不仅仅是语言模型)和...
VLLM的Continue Batch就是把所有的序列拼接成一个大的序列,然后tokenizer之后变成一个大的Tensor,同时记录一下每个prompt的长度作为meta信息传给模型。以PagedAttentionWithALiBi模块为例子,在它的multi_query_kv_attention函数中通过prompt_len信息对一个Batch的序列进行切分和推理,而不需要对每个序列都进行padding。 # ...
均通过http接口# 加载模型,调用模型(底层都是调用流式接口)classModelWorker(BaseModelWorker):def__init__():self.model,self.tokenizer = load_model(model_path, device=device,...)# load_model 对应一个专门的 ModelAdapter 抽象,用来适配模型的加载adapter = get_model_adapter(model_path) model, tokeniz...
FastChat 是一个开放平台,用于训练、服务和评估基于大型语言模型的聊天机器人。 FastChat 为 Chatbot Arena ( https://chat.lmsys.org/ ) 提供支持,为 50 多名法学硕士提供超过 600 万个聊天请求。 Arena 从并列的 LLM 比赛中收集了超过 10 万个人投票,编制了在线LLM Elo排行榜。
After #114 , the server decodes the running sequences every step. This leads to significant overhead, especially when the slow tokenizer is used (e.g., LLaMA). # opt-13b inference latency (bs 8, input 32, output 128) Avg latency: 3.57 se...
template = get_template(template_type, llm_engine.hf_tokenizer)#与`transformers.GenerationConfig`类似的接口llm_engine.generation_config.max_new_tokens =256request_list = [{'query':'你好!'}, {'query':'浙江的省会在哪?'}] resp_list = inference_vllm(llm_engine, template, request_list)forrequ...
如何理解FastChat 都干了什么?本质是对下面的 原始的大模型推理代码进行抽象(模型加载、模型推理=tokenizer+model)和封装,对外提供rest api。 AI检测代码解析 from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True) ...
The warning message is for the LLaMA V1 model, and does not hold for all LLaMA variants. The PR clarifies that it is for LLaMA V1.
vllm-project的GitHub存储库vllm对于那些对部署和提供大型语言模型(LLMs)感兴趣的人来说是一个值得关注的资源。该项目以其高吞吐量和内存效率而脱颖而出,这是至关重要的,因为最先进的LLMs通常需要数百GB的VRAM进行推断。vllm引擎利用... 内容导读 vllm...
tokenizer: A HuggingFace Transformers tokenizer instance.tokenizer_mode: The tokenizer mode. "auto" will use the fast tokenizer if available, and "slow" will always use the slow tokenizer.trust_remote_code: Trust remote code (e.g., from HuggingFace) when ...