《纯Python超轻量高性能LLM推理框架》电子书下载

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《纯Python超轻量高性能LLM推理框架》电子书下载：

这篇文章介绍了LightLLM，一个纯Python编写的超轻量高性能大语言模型（LLM）推理框架，旨在解决大模型部署中的显存碎片化、请求调度效率低和kernel定制化难度高的问题。

研究背景
1.​​背景介绍:​​ 随着ChatGPT等大语言模型的火爆，这类模型在提高工作效率方面表现出色。然而，如何低成本、高吞吐地将这些参数量巨大的模型部署到各类服务器上，成为技术推广的关键。
2.​​研究内容:​​ 为了应对大模型部署中的挑战，本文提出了LightLLM框架，旨在通过引入TokenAttention和Efficient Router来提高推理服务的吞吐量和资源利用率。
3.​​文献综述:​​ 目前已有的LLM推理框架包括FasterTransformer、Text-Generation-Inference（TGI）和vLLM等，它们各有优缺点。FasterTransformer静态推理性能优秀但服务调度功能不足；TGI服务接口和服务调度特性优秀但推理性能和显存管理有缺憾；vLLM显存管理优秀但请求调度效率不高。

研究方法
这篇论文提出了LightLLM框架，用于解决大模型部署中的显存碎片化、请求调度效率低和kernel定制化难度高的问题。具体来说：

• ​​三进程架构:​​ 主要用于异步化处理tokenize和detokenize操作，避免这些耗时的CPU处理阻碍GPU的调度执行，降低GPU的使用率，提高整体服务性能。
• ​​Token Attention:​​ 一种以Token为粒度进行kv cache显存管理的特性，实现了高性能的管理方法。具体过程包括：
1.在模型初始化时，系统根据用户设置的max_total_token_num预先分配KV Cache，并创建Token Table来记录输入token的实际存储位置。
2.当请求到来时，系统检查预分配的Token Cache中是否有可用的连续空间用于存储请求的KV缓存，优先分配连续显存，仅当连续空间不足时才分配非连续显存。
3.对于自回归过程新生成的token的缓存，仅需从预先分配的Token缓存中找到未使用的空间，并将相应的记录添加到Token Table中。
• ​​Efficient Router:​​ 配合Token Attention用于精确的管理调度请求的合并推理。Router的主要功能是管理到达的请求，并动态判断该请求能否与已经在运行的Batch融合进行推理。通过计算合并后的整个推理过程中Token的最大占用量是否小于可以容纳的容量（max_total_token_num），确保不会发生OOM。

实验设计
• ​​数据集:​​ 在ShareGPT_Vicuna_unfiltered数据集上进行了性能对比。
​​• 对比框架:​​ TGI、NV Triton+FasterTransformer以及vLLM。
​​• 参数配置:​​ 主要参数包括max_total_token_num，受部署环境的GPU存储器的影响，值越大允许处理更多并发请求，提高系统并发性。

结果与分析
• ​​性能对比:​​ LightLLM在不同大小的模型下都获得了更高的吞吐量。TGI由于显存碎片化严重，很难达到较高的吞吐量；vLLM在大模型上的并发性能不理想；LightLLM在各种大小的模型下都保持稳健的性能，在大模型上（LLaMA-65B）相对TGI和vLLM实现了3倍左右的提升。
• ​​消融分析:​​ 将TokenAttention和Router接入TGI后，可以带来4倍以上的性能提升。
• ​​长短不齐请求:​​ 在问题长度差异很大的请求下，Efficient Router可以带来近50%的性能提升。

LightLLM通过引入TokenAttention和Efficient Router，显著提高了大模型推理服务的吞吐量和资源利用率。实验结果表明，LightLLM在各种模型大小和请求长度下都表现出色，特别是在大模型和长短不齐请求情况下，性能提升显著。

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