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大模型的高性能训练旨在通过对模型计算、显存、内存和通信的系统级优化，在保证模型收敛性的前提下，提高训练吞吐量，实现在有限资源下大模型高效训练的目的。
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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 ...
大模型LLM推理框架整理 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/UllzwvbjWi41mVkY4gDcOyiYnEd/al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 ...
自动提示词工程：提升LLM性能的关键技术
https://docs.feishu.cn/v/wiki/K5NbwjrCXi7o4JkYjLtcbYZAn6g/a52024年9月10日 ... 大语言模型推理过程：基于Transformer结构，通过生成token的循环推理，其中KVCache机制通过缓存已生成的token，减少了重复计算，从而加速推理，特别是在解码阶段 ...
推理引擎的优化方法有哪些？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/K2TlwBwYhi1y9DkOBJUcnHPanxf/am在大语言模型的前向推理计算图中，注意力算子和线性算子占据了大部分运行时间。系统层优化技术包含对这两种算子的优化，同时还会考虑设计更高效的大语言模型解码方式。此外， ...
LLM推理入门指南③：剖析模型性能 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/J329wlyDOi2pVGkRhY3cHq9yn3f执行模型的反向或正向传播涉及运行多kernel的执行（~ GPU函数调用）。所有kernel 都在相同的模式下运行是不可能实现的。问题的关键在于确定大部分执行时间都花在哪个模式上 ...