《大模型LLMs加速篇》电子书下载

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《大模型LLMs加速篇》电子书下载：

这篇文章详细介绍了大模型（LLMs）加速的相关技术和框架，包括算法、软件和硬件层面的优化，以及推理加速框架的特点和功能。以下是文章的主要内容：

当前优化模型的主要技术手段
1. 算法层面
​​蒸馏​​：通过训练一个较小的模型来模仿较大模型的行为，从而提高效率。
​​量化​​：将模型参数从浮点数转换为整数，以减少计算和存储需求。

2. 软件层面
​​计算图优化​​：优化模型的计算图结构，减少不必要的计算。
​​模型编译​​：将模型转换为高效的执行代码。

3. 硬件层面
​​FP8​​：NVIDIA H系列GPU开始支持FP8，兼具FP16的稳定性和INT8的速度。

推理加速框架
1. FasterTransformer
​​特点​​：不修改模型架构，优化Transformer的encoder和decoder模块。
​​融合操作​​：尽可能多地融合除GEMM以外的操作。
​​支持格式​​：FP16、INT8、FP8。
​​减少计算开销​​：移除encoder输入中无用的padding。

2. TurboTransformers
​​组成​​：由computation runtime及serving framework组成。
​​适用性​​：适用于CPU和GPU。
​​处理变长输入序列​​：无需预处理便可处理变长的输入序列。
​​smart batching​​：最小化zero-padding开销。
​​批处理​​：对LayerNorm和Softmax进行批处理，适合并行计算。
​​模型感知分配器​​：确保在可变长度请求服务期间内存占用较小。

vLLM的功能和优点
1. 功能
​​Continuous Batching​​：iteration-level的调度机制，适应大量查询。
​​Paged Attention​​：受操作系统中虚拟内存和分页思想启发。

2. 优点
​​推理速度​​：实验显示vLLM的推理速度最快。
​​高吞吐量服务​​：支持多种解码算法，如parallel sampling, beam search等。
​​兼容性​​：与OpenAI API兼容，只需替换端点URL。

3. 缺点
​​自定义模型​​：添加自定义模型过程复杂，特别是模型架构不一致时。
​​适配器支持​​：缺乏对LoRA、QLoRA等适配器的支持。
​​权重量化​​：缺少权重量化功能，影响GPU内存消耗。

vLLM离线批量推理
1. 安装和使用
​​安装​​：pip install vllm
​​示例代码​​：

from vllm import LLM, SamplingParams

sampling_params = SamplingParams(temperature=0.95, top_p=0.95, max_tokens=200)
llm = LLM(model=”huggyllama/llama-13b”)
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)

for output in outputs:
prompt = output.prompt
generated_text = output.outputs[0].text
print(f”Prompt:{prompt!r}, Generated text:{generated_text!r}”)

vLLM API Server
1. 启动和使用
​​启动服务器​​：python-m vllm.entrypoints.api_server –env MODEL_NAME=huggyllama/llama-13b
​​查询模型​​：使用curl命令查询模型：

curl http://localhost:8000/generate -d ‘{“prompt”:”Funniest joke ever:”,”n”: 1,”temperature”: 0.95,”max_tokens”: 200}’

Text generation inference
1. 功能
​​内置服务评估​​：监控服务器负载并深入了解性能。
​​优化技术​​：使用flash attention和Paged attention优化transformer推理代码。

2. 优点
​​依赖项管理​​：所有依赖项安装在Docker中，提供现成环境。
​​HuggingFace模型支持​​：轻松运行自己的模型或使用HuggingFace模型中心。
​​推理控制​​：提供一系列管理模型推理的选项，如精度调整、量化、张量并行性、重复惩罚等。

3. 缺点
​​适配器支持​​：缺乏对适配器的支持，尽管可以使用适配器部署LLM。
​​编译要求​​：从源代码（Rust+CUDA内核）编译，对不熟悉Rust的人具有挑战性。
​​文档不完整​​：尽管项目自述文件涵盖了基础知识，但更多细节需搜索问题或源代码。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《大模型LLMs加速篇》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！