怎样建个网站,网站推广优化排名教程,衡阳网站建设专家,购物网站开发实例如今#xff0c;大语言模型 (LLM) 的发展正在从规模参数迭代升级拓展至应用场景的适配与创新#xff0c;在这个过程中#xff0c;其也暴露出一系列问题。例如#xff0c;在推理环节的效率较低#xff0c;处理复杂任务时耗时较长#xff0c;难以满足对实时性要求较高的场景…如今大语言模型 (LLM) 的发展正在从规模参数迭代升级拓展至应用场景的适配与创新在这个过程中其也暴露出一系列问题。例如在推理环节的效率较低处理复杂任务时耗时较长难以满足对实时性要求较高的场景需求在资源利用方面由于模型规模庞大对计算资源和存储资源的消耗巨大且存在一定程度的浪费等。
针对于此来自加州大学伯克利分校 (UC Berkeley) 的研究团队于 2023 年开源了 vLLM (Virtual Large Language Model)这是一款专为大模型推理加速而设计的库其依靠卓越的推理效率和资源优化能力在全球范围内引发广泛关注。
vLLM 教程从入门到进阶
为帮助国内开发者更快速入门 vLLM小贝在 http://OpenBayes.com 的「公共教程」板块上线了 4 个 vLLM 教程覆盖了 vLLM 的安装、使用、推理以及 API 服务器的部署。无论是毫无经验的新手小白还是已经有一定基础、渴望提升的开发者都能找到适合自己的学习路径 1. vLLM 入门教程零基础分步指南
该教程逐步展示了如何配置和运行 vLLM提供 vLLM 的安装、模型推理、启动 vLLM 服务器以及如何发出请求的完整入门指南。
* 在线运行https://go.openbayes.com/vNYCa
2. 使用 vLLM 对 Qwen2.5 推理
该教程详细展示了如何对一个 3B 参数的大语言模型的进行推理任务包括模型的加载、数据的准备、推理过程的优化以及结果的提取和评估。
* 在线运行https://go.openbayes.com/lZIUd
3. 使用 vLLM 加载大模型进行少样本学习
该教程为使用 vLLM 加载 Qwen2.5-3B-Instruct-AWQ 模型进行少样本学习详细解释了如何通过检索训练数据获取相似问题构建对话利用模型生成不同输出推断误解并结合相关方法进行整合排名等操作实现从数据准备到结果提交的完整流程。
* 在线运行https://go.openbayes.com/pYEub
4. 将 LangChain 与 vLLM 结合使用教程
本教程围绕将 LangChain 与 vLLM 结合使用展开旨在简化并加速智能 LLM 应用程序开发涵盖从基础设置到高级功能应用的多方面内容。
* 在线运行https://go.openbayes.com/BhNo3
追溯 vLLM开源历程及技术演进
vLLM 的雏形诞生于 2022 年年底加州大学伯克利分校的研究团队在部署一个名为「alpa」的自动化并行推理项目时发现其运行速度非常慢且 GPU 利用率低。研究人员敏锐地察觉到大语言模型推理存在着巨大的可优化空间。然而市场上并没有专门针对大语言模型推理优化的开源系统随即他们决定自己动手创建一个大语言模型推理框架。
经过无数次的试验和调试中他们关注到了操作系统中经典的虚拟内存和分页技术并基于此在 2023 年提出了开创性注意力算法 PagedAttention其可以有效地管理注意力键和值进而构建了高吞吐量的分布式 LLM 服务引擎 vLLM实现了 KV 缓存内存几乎零浪费有效解决了大语言模型推理中的内存管理瓶颈问题。与 Hugging Face Transformers 相比其吞吐量提升了 24 倍而且这一性能提升不需要对模型架构进行任何更改。
更值得一提的是vLLM 不受硬件限制不仅仅局限于 Nvidia GPU还对 AMD GPU、Intel GPU、AWS Neuron 和 Google TPU 等市面上众多硬件架构敞开怀抱真正推动了大语言模型在不同硬件环境下的高效推理和应用。如今 vLLM 已经能够支持超 30 个生成式大语言模型并获得了包括 Anyscale、AMD、NVIDIA、Google Cloud 在内的 20 多个企业的支持和赞助。
2023 年 6 月vLLM 的开源代码正式发布。短短一年时间里vLLM 在 Github 上星标数就突破了 21.8k。截止目前该项目星标数已达 31k。 vLLM 在 GitHub 上已获得 31k stars
同年 9 月研究团队发表了论文「Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention」进一步阐述 vLLM 的技术细节和优势。而团队对 vLLM 研究的脚步并未停歇仍在围绕兼容性、易用性等方面展开迭代升级。例如在硬件适配方面除了 Nvidia GPU 之外怎样能够让 vLLM 在更多的硬件上面跑起来再比如在科研方面如何进一步提高系统效率和推理速度等。而这些也都体现在 vLLM 的一次次的版本更新中。
论文地址
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3600006.3613165 vLLM 系统概览
vLLM v0.6.4 更新
吞吐量提高 2.7 倍延迟减少 5 倍
就在上个月vLLM 的版本更新到了 0.6.4在性能提升、模型支持和多模态处理等方面都取得了重要的进展。
在性能方面新版本引入了多步调度 (Multistep scheduling) 和异步输出处理 (Asynchronous output processing)优化了 GPU 的利用率并提高了处理效率从而提高了整体的吞吐量。
vLLM
技术解析
* 多步调度允许 vLLM 一次性完成多个步骤的调度和输入准备使得 GPU 可以连续处理多个步骤而不必每个步骤都等待 CPU 指令这样分散了 CPU 的工作负载减少了 GPU 的空闲时间。
* 异步输出处理使得输出处理与模型的执行可以并行进行。具体来讲vLLM 不再立即处理输出而是延迟处理在执行第 n1 步的同时处理第 n 步的输出。虽然这可能会导致每个请求多执行一步但对 GPU 利用率的大幅提高远远弥补了这一成本。
例如在 Llama 8B 模型上可以实现 2.7 倍的吞吐量提升和 5 倍的 TPOT每个输出标记的时间减少如下图所示。 在 ShareGPT 数据集上对搭载于 1 张 H100 的 Llama 8B 模型进行 vLLM v0.5.3 与 v0.6.0 之间的性能比较
而在 Llama 70B 模型上实现了 1.8 倍的吞吐量提升和 2 倍的 TPOT 减少如下图所示。 在 ShareGPT 数据集上对搭载于 4 张 H100 的 70B 模型进行 vLLM v0.5.3 与 v0.6.0 之间的性能比较
模型支持方面 vLLM 新纳入了对 Exaone、Granite 和 Phi-3.5-MoE 等前沿大语言模型的适配。在多模态领域增加了多图像输入的功能官方文档中以 Phi-3-vision 模型作为示例演示以及对 Ultravox 的多个音频块的处理能力进一步扩展了 vLLM 在多模态任务中的应用范围。
首个完整版 vLLM 中文文档上线
毫无疑问vLLM 作为大模型领域的一项重要技术创新代表了当前高效推理的发展方向。为了让国内开发者更便捷、准确地理解其背后的先进技术原理将 vLLM 引入到国内大模型的开发中进而推动该领域的发展。HyperAI超神经的社区志愿者们通过开放合作的方式经过翻译和校对的双重审核成功完成了首个 vLLM 中文文档现已完整上线至 https://vllm.hyper.ai/。 vLLM 中文文档官方网站
vLLM
这份文档为您提供了
* 从零入门的基础概念科普
* 快速上手的一键克隆教程
* 及时更新的 vLLM 知识库
* 友好开放的中文社区生态 vLLM 在不同计算芯片上的安装方式
在 GitHub vLLM 中文
https://github.com/hyperai/vllm-cn
参考资料
1.https://blog.vllm.ai/2024/09/05/perf-update.html
2.https://www.163.com/dy/article/J6606DLJ0511B6FU.html
3. https://mp.weixin.qq.com/s/e0jcROf5bz-vaxEKILnqLw
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