大模型（LLMs）加速篇
- 当前优化模型最主要技术手段有哪些？
- 算法层面：蒸馏、量化
- 软件层面：计算图优化、模型编译
- 硬件层面：FP8（NVIDIA H系列GPU开始支持FP8，兼有fp16的稳定性和int8的速度）
- 推理加速框架有哪一些？都有什么特点？
- FasterTransformer：英伟达推出的FasterTransformer不修改模型架构而是在计算加速层面优化 Transformer
的 encoder 和 decoder 模块。具体包括如下：- 尽可能多地融合除了 GEMM 以外的操作
- 支持 FP16、INT8、FP8
- 移除 encoder 输入中无用的 padding 来减少计算开销
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- TurboTransformers：腾讯推出的 TurboTransformers 由 computation runtime 及 serving framework 组成。加速推理框架适用于 CPU 和 GPU，最重要的是，它可以无需预处理便可处理变长的输入序列。具体包括如下：
- 与 FasterTransformer 类似，它融合了除 GEMM 之外的操作以减少计算量
- smart batching，对于一个 batch 内不同长度的序列，它也最小化了 zero-padding 开销
- 对 LayerNorm 和 Softmax 进行批处理，使它们更适合并行计算
- 引入了模型感知分配器，以确保在可变长度请求服务期间内存占用较小
- TurboTransformers：腾讯推出的 TurboTransformers 由 computation runtime 及 serving framework 组成。加速推理框架适用于 CPU 和 GPU，最重要的是，它可以无需预处理便可处理变长的输入序列。具体包括如下：
- vLLM 篇
- vLLM的 功能有哪些？
- Continuous batching：有iteration-level的调度机制，每次迭代batch大小都有所变化，因此vLLM在大量查询下仍可以很好的工作；
- PagedAttention：受操作系统中虚拟内存和分页的经典思想启发的注意力算法，这就是模型加速的秘诀
- vLLM 的 优点有哪些？
- 文本生成的速度：实验多次，发现vLLM的推理速度是最快的；
- 高吞吐量服务：支持各种解码算法，比如parallel sampling, beam search等；
- 与OpenAIAPI兼容：如果使用OpenAI API，只需要替换端点的URL即可；
- vLLM 的 缺点有哪些？
- 添加自定义模型：虽然可以合并自己的模型，但如果模型没有使用与vLLM中现有模型类似的架构，则过程会 变得更加复杂。例如，增加Falcon的支持，这似乎很有挑战性；
- 缺乏对适配器（LoRA、QLoRA等）的支持：当针对特定任务进行微调时，开源LLM具有重要价值。然而， 在当前的实现中，没有单独使用模型和适配器权重的选项，这限制了有效利用此类模型的灵活性。
- 缺少权重量化：有时，LLM可能不需要使用GPU内存，这对于减少GPU内存消耗至关重要。
- vLLM 离线批量推理？
- # Start the server:
python -m vllm.entrypoints.api_server --env MODEL_NAME=huggyllama/llama-13b
# Query the model in shell:
curl http://localhost:8000/generate \
-d '{
"prompt": "Funniest joke ever:",
"n": 1,
"temperature": 0.95,
"max_tokens": 200
}'
vLLMAPIServer？ - Text generation inference 篇
- 介绍一下 Textgenerationinference？
Text generation inference是用于文本生成推断的Rust、Python和gRPC服务器，在HuggingFace中已有LLM 推理
API使用。 - Text generation inference 的 功能有哪些？
- 内置服务评估：可以监控服务器负载并深入了解其性能；
- 使用flash attention（和v2）和Paged attention优化transformer推理代码：并非所有模型都内置了对这些优化的支持，该技术可以对未使用该技术的模型可以进行优化；
- Text generation inference 的 优点有哪些？
- 所有的依赖项都安装在Docker中：会得到一个现成的环境；
- 支持HuggingFace模型：轻松运行自己的模型或使用任何HuggingFace模型中心；
- 对模型推理的控制：该框架提供了一系列管理模型推理的选项，包括精度调整、量化、张量并行性、重复惩 罚等；
- Text generation inference 的 缺点有哪些？
- 缺乏对适配器的支持：需要注意的是，尽管可以使用适配器部署LLM（可以参考
https://www.youtube.com/watch?v=HI3cYN0c9ZU），但目前还没有官方支持或文档； - 从源代码（Rust+CUDA内核）编译：对于不熟悉Rust的人，将客户化代码纳入库中变得很有挑战性；
- 文档不完整：所有信息都可以在项目的自述文件中找到。尽管它涵盖了基础知识，但必须在问题或源代码中 搜索更多细节；
- Textgenerationinference的 使用docker运行webserver？
docker run --gpus all --shm-size 1g -p 8080:80 \
-v data:/data http://ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:0.9 \
--model-id huggyllama/llama-13b \
--num-shard 1