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看上去高端的网站,灯饰网站建设哪家便宜,互联网外包公司值得去吗,公司注册流程及注意事项及细节常规ML推理 vs. LLM推理 大型语言模型推理相比常规机器学习推理#xff0c;面临着一系列独特挑战。因此#xff0c;专门的高性能LLM推理引擎应运而生#xff0c;例如vLLM、LMCache、SGLang和TensorRT LLM。LLM#xff08;大型语言模型#xff09;是基于深度学习的模型面临着一系列独特挑战。因此专门的高性能LLM推理引擎应运而生例如vLLM、LMCache、SGLang和TensorRT LLM。LLM大型语言模型是基于深度学习的模型专门用于处理和生成人类语言如GPT系列其参数规模巨大推理复杂度高超出基础数学涵盖的范围。今天我们就来深入探索这些挑战及其解决方案连续批处理传统模型例如卷积神经网络拥有固定大小的图像输入和固定长度的输出如分类标签这使得批处理变得轻而易举。CNN卷积神经网络是一种常用于图像识别的深度学习模型通过卷积操作提取特征批处理batching是一种将多个输入样本组合成一个批次进行并行处理的技术以提高计算效率属于机器学习基础概念。然而大型语言模型LLMs处理可变长度的输入提示并生成可变长度的输出。|可变长度输入和输出意味着每个输入提示的长度如单词数和生成文本的长度都可能不同这与传统机器学习模型固定维度的输入输出不同增加了推理复杂性。因此如果批量处理一些请求所有请求的完成时间都会不同GPU必须等待最长的请求完成后才能处理新请求。这会导致GPU出现空闲时间|连续批处理解决了这个问题。系统不再等待整个批次完成而是监控所有序列并将完成EOS标记的序列与新查询进行交换|EOS标记是“End of Sequence”的缩写表示序列结束用于指示大语言模型停止生成常见于文本生成任务中。这使得GPU管道保持满载从而最大化利用率。预填充-解码分解大型语言模型推理是一个两阶段过程各阶段有根本不同的资源需求。预填充阶段一次性处理所有输入提示令牌因此这是计算密集型的。解码阶段自回归地生成输出这要求低延迟。自回归生成是指模型生成输出序列时每一步都依赖于之前生成的令牌类似于逐词预测过程在语言模型生成任务中常见。|在GPU上同时运行这两个阶段意味着计算密集的预填充请求会干扰低延迟需求的解码请求。预填充-解码分解通过为预填充阶段分配一个专用的GPU池并为解码阶段分配另一个池来解决这个问题。|相比之下标准机器学习模型通常只有一个统一的计算阶段。GPU内存管理与KV缓存生成一个新token会使用所有先前token的key和value向量。为了避免为所有token反复重新计算这些向量我们缓存它们注在大型语言模型中key和value向量是注意力机制的核心组件用于计算token之间的相关性KV缓存是一种优化技术通过存储这些向量来加速自回归解码过程减少计算开销。这个KV缓存会随着对话历史的总长度线性增长。但在许多工作流中像系统提示这样的输入在多个请求之间是共享的。因此我们可以通过在所有聊天中复用这些KV向量来避免重新计算它们|KV缓存是大型语言模型如Transformer中用于加速推理的技术通过缓存自注意力机制中的键Key和值Value向量避免对相同输入进行重复计算。然而KV缓存占用大量内存因为它存储在连续块中。这不仅浪费GPU内存还会导致内存碎片化内存碎片化在计算机内存管理中碎片化指的是内存被分割成不连续的小块导致即使总空闲内存足够也无法分配大块连续内存的现象。在GPU环境下这可能降低内存使用效率并影响性能。Paged Attention通过将KV缓存存储在非连续块中并使用查找表来追踪这些块从而解决了这个问题。大语言模型只需加载它所需的块而不是一次性加载所有内容。注KV缓存指的是注意力机制中的键Key和值Value缓存用于存储中间计算结果以加速推理。Paged Attention借鉴了操作系统中的分页思想将缓存分割成小块以灵活管理内存并减少碎片。我们将在另一期中详细介绍Paged Attention。前缀感知路由为了扩展标准的机器学习模型你可以简单地将模型复制到多个服务器或GPU上并使用简单的负载均衡方案如轮询Round Robin或路由到最不繁忙的服务器。注轮询Round Robin是一种基本的负载均衡算法依次将请求分配给服务器列表中的每个服务器路由到最不繁忙的服务器则根据服务器的当前负载动态分配请求。由于每个请求都是独立的这种方法效果很好。但大语言模型严重依赖缓存如前面讨论的共享KV前缀因此请求不再独立。如果一个新查询带有已在Replica A上缓存的共享前缀但路由器将其发送到Replica B后者较不繁忙那么Replica B就需要重新计算整个前缀的KV缓存。注在分布式系统中副本Replica指的是同一模型的多个实例部署在不同服务器或GPU上以并行处理请求。前缀感知路由解决了这个问题。|不同的开源框架各自拥有针对前缀感知路由的实现。通常前缀感知路由要求路由器维护一个映射或表或使用预测算法以追踪哪些KV前缀当前缓存在哪个GPU副本上。当新查询到达时路由器将查询发送到已经缓存了相关前缀的副本。KV前缀是指大语言模型中注意力机制中Key-Value缓存的起始部分常用于共享上下文。GPU副本指在分布式训练或推理中模型被复制到多个GPU上以并行处理请求。模型分片策略有几种策略可以扩展密集ML模型|大型语言模型LLMs例如混合专家模型MoE相当复杂。|混合专家模型MoE是一种机器学习架构它使用多个专门化的子网络专家来处理不同数据模式并通过路由机制动态分配输入以增强模型性能和可扩展性这超出了基础数学的范畴。MoE模型采用一种称为专家并行的专用并行策略该策略将专家本身分布到不同的设备上而注意力层则在所有GPU上进行复制|专家并行是混合专家模型中的一种并行化技术旨在通过将模型的不同部分专家分配到多个计算设备如GPU上以提高训练效率。注意力层是Transformer架构的核心组件用于计算输入序列中不同位置之间的相关性从而处理自然语言等序列数据。因此每个GPU只存储部分专家的完整权重而不是全部。这就意味着每个GPU只处理分配给存储在该GPU上的专家的令牌。现在当查询到来时MoE层中的门控网络会根据哪些专家被激活动态决定查询应该去哪个GPU。这是一个复杂的内部路由问题不能像简单的复制模型那样处理。你需要一个先进的推理引擎来管理分片专家池中的计算动态流。那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》扫码获取~大模型学习指南路线汇总我们这套大模型资料呢会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。①.基础篇基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念用最易懂的方式带你入门大模型。②.进阶篇接下来是进阶篇你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。③.实战篇实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目已脱敏比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。④.福利篇最后呢会给大家一个小福利课程视频中的所有素材有搭建AI开发环境资料包还有学习计划表几十上百G素材、电子书和课件等等只要你能想到的素材我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】相信我这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课