vLLM 的实现方式是,每次generate一个 token之后都看一下是否要重新组 batch。 举个例子,本来有4个 sequences 作为一个 batch 正在推理,此时服务器收到一个新的 request,那么这个新的 sequence 会在线加入其他4个 sequences,batch size 增加为5。 The Engine Loop vLLM 服务器一直处于一个 while 循环中。 伪...
通过对显存进行更好的管理,可以使得单次可以使用更大的 batch size,从而进一步利用 GPU 的并行计算能力。 示意图 Example generation process for a request with PagedAttention. 2、memory sharing memory sharing 是 PagedAttention 的另一个关键特性。 当用单个 prompt 产出多个不同的序列时,可以共享计算量和显存...
llm = LLM(model="TheBloke/Llama-2-7b-Chat-AWQ", quantization="AWQ") # Generate texts from the prompts. The output is a list of RequestOutput objects # that contain the prompt, generated text, and other information. outputs = llm.generate(prompts, sampling_params) # Print the outputs. ...
PagedAttention 核心创新:借鉴操作系统虚拟内存的分页机制,将注意力计算中的 Key/Value 缓存按“页”管理,减少显存碎片化,支持更大的批量处理(batch size),显著提升吞吐量。 连续批处理(Continuous Batching) 动态合并多个请求的批处理任务,避免 GPU 空闲等待,提高利用率。例如:当部分请求生成完毕时,立即填充新请求,无...
根据Chunk Prefills论文(SARATHI: Efficient LLM Inference by Piggybacking Decodes with Chunked Prefills)中的一个观察,"at small batch sizes, the decode cost per token can be as high as ∼ 200 times the prefill cost per token",也就是说,prefill中计算200 tokens的耗时大约等于generate阶段计算一...
--enable-chunked-prefill[ENABLE_CHUNKED_PREFILL]如果设置,则可以根据 max_num_batched_tokens 对预填充请求进行分块。 --enable-lora 如果为 True,则启用对 LoRA 适配器的处理。 --enable-lora-bias 如果为 True,则启用 LoRA 适配器的偏置。 --enable-prefix-caching, --no-enable-prefix-caching ...
Memory=batch_size * seq_length * hidden_size * layers * 2 * 2 ; 第一个2是key + value的vector都要cache,第二个2是fp16; 这两大块显存中,parameters占用是刚性的,只要参数量不减少,这个部分显存是没法节约的(除非INT8甚至INT4量化)!剩下的就是kv cache了,用vllm官网的话说:As a result, efficien...
4.3 Generate 4.4 vLLM 性能测试 vLLM 部署大模型 1 介绍 vLLM是来自UC Berkeley的LMSYS在LLM 推理方面的最新工作(没错就是搞出Vicuna的那个group),最大亮点是采用Paged Attention 技术,结合Continuous Batching,极大地优化了realtime 场景下的LLM serving的throughput与内存使用。
(model="lmsys/vicuna-7b-v1.3",tokenizer="hf-internal-testing/llama-tokenizer",tensor_parallel_size=WORLD_SIZE,gpu_memory_utilization=0.85)start=time.perf_counter()batch=torch.randint(32000, (BATCH_SIZE,120))out=llm.generate(prompt_token_ids=[tokens.tolist()fortokensinbatch],use_tqdm=False,...
tensor_parallel_size=2, trust_remote_code=True, load_format="pt") def process_prompts(prompts): sampling_params = SamplingParams(temperature=0.0, top_p=1.0, max_tokens=500) return llm.generate(prompts, sampling_params) prompt_batch_1 = ["Hello, my name is", "The president of the United...