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。 # ...
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...
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...
训练后的模型会用于推理或者部署。推理即使用模型用输入获得输出的过程,部署是将模型发布到恒定运行的环境中推理的过程。一般来说,LLM的推理可以直接使用PyTorch代码、使用VLLM/XInference/FastChat等框架,也可以使用llama.cpp/chatglm.cpp/qwen.cpp等c++推理框架。 常见推理方法 Greedy Search 贪婪搜索方式。按照前面...
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 预测结果 4. 根据 logits 预测结果和提前设置好的采样策略对结果进行采样...
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。 我们结合代码来看会更好理解,如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...