大模型推理框架的性能对比如何 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/RZpvwSUtiinb1JkJ7pkcVxyUnZg/ak简介 · [ ] vLLM是一个开源的大模型推理加速框架，通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量，实现了比HuggingFace Transformers高14-24倍的吞吐量。 · [ ] ...
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大模型LLM推理框架整理 - 飞书
https://agijuejin.feishu.cn/wiki/UllzwvbjWi41mVkY4gDcOyiYnEd大模型LLM推理框架整理 · vLLM · 代码仓库 · 主要特性 · 通过PagedAttention对KV Cache 的有效管理 · 传入请求的continus batching，而不是static · 支持张量并行推理 · 支持流式 ...
SiliconLLM与其他推理框架的性能比较 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/OJsFwQRKjiMo1akvdsxcA4y4nNd/a8原创：是莫尔索公众号：莫尔索随笔原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Ym6QYBfouJLuyELEqAAeTw GLM-4-9B 有多强智谱家GLM-4-9B 模型的发布，可以称得上大模型开源领域的 ...
大模型LLM推理框架整理 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/UllzwvbjWi41mVkY4gDcOyiYnEd自ChatGPT 面世以来，引领了大模型时代的变革，除了大模型遍地开花以外，承载大模型进行推理的框架也是层出不穷，本文主要整理了业界知名度较高的一些大模型推理框架。可以根据 ...
vLLM与其他LLM库的吞吐量对比 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/JwqLwU8dDipwMfkJM7LcjTApnMd/a8由于GPU资源受限，通过高效地使用显存可以相较而言，更好地提升大模型的推理和训练效果。 ... vLLM加速推理框架简介. vLLM是一种解决当前GPU资源限制的方案，它是一个 ...
模型训练速度的对比与分析 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/PlMjwHppwiS4EekwnFZcPD8cnd8/a2ONNX 节点粒度较细，推理速度有时候比其他推理框架慢. ncnn(腾讯) 手机端推理框架 ... 推理市场很大。 框架的核心需求：易用性高、性能好。 推理和训练，基本是2 ...
大模型的开发训练与推理部署 - 飞书
https://v11enp9ok1h.feishu.cn/wiki/RZpvwSUtiinb1JkJ7pkcVxyUnZgvLLM是一个开源的大模型推理加速框架，通过PagedAttention高效地管理attention中 ... 与其他框架（HF、TGI）的性能对比. vLLM 的吞吐量比HF 高14 - 24 倍，比TGI ...
LLM（十八）：LLM 的推理优化技术纵览 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/VzYYwkCDGifRcOk5XbzcFxcSnQfFlashAttention-v2 在原基础上做了改进，使其在算法、并行化和工作分区等方面都有了显著改进，对大模型的适用性也更强。在A100 上性能数据如下：. FlashDecoding 是在 ...
大模型推理在智能体和多模型框架中的挑战？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/K2TlwBwYhi1y9DkOBJUcnHPanxf/a8为了解决该问题，KV缓存技术被提出，该技术通过存储和复用前序词块在计算注意力机制时产生的Key和Value向量，减少大量计算上的冗余，用一定的存储开销换取了显著的加速效果 ...
大模型推理加速中的内存优化对推理性能有多大影响？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/BT2uwjzOmiJe8lkRL70cPEUunpe/ai以LLama2-7B 为例，端侧推理所需DDR空间： ... KV cache：以prefill 阶段超长上下文，8K～32K token，用INT8表示。 ... 推理带宽及理论上最大推理速度：.