大模型-大模型推理部署-08

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    大模型常见推理框架：Transformers、Llama.cpp、Llamafile、Ollama、vLLM、TGI（Text Generation Inference)、DeepSpeed。
    vLLM，deepspeed是重点

    1. Hugging Face的Transformers
      强大的Python库，专为简化本地运行LLM而设计。其优势在于自动模型下载、提供丰富的代码片段，以及非常适合实验和学习。

    2.Llama.cpp
    基于C++的推理引擎，专为Apple Silicon打造，能够运行Meta的Llama2模型。它在GPU和CPU上的推理性能均得到优化。Llama.cpp的优点在于其高性能，支持在适度的硬件上运行大型模型（如Llama 7B），并提供绑定，允许您使用其他语言构建AI应用程序。其缺点是模型支持有限，且需要构建工具。

    1. Llamafile
      Mozilla开发的C++工具，基于llama.cpp库，为开发人员提供了创建、加载和运行LLM模型所需的各种功能。它简化了与LLM的交互，使开发人员能够轻松实现各种复杂的应用场景。Llamafile的优点在于其速度与Llama.cpp相当，并且可以构建一个嵌入模型的单个可执行文件。然而，由于项目仍处于早期阶段，不是所有模型都受支持，只限于Llama.cpp支持的模型。

    2. ollama
      作为Llama.cpp和Llamafile的用户友好替代品，Ollama提供了一个可执行文件，可在您的机器上安装一个服务。安装完成后，只需简单地在终端中运行即可。其优点在于易于安装和使用，支持llama和vicuña模型，并且运行速度极快。

    3. vLLM
      vLLM是一个高吞吐量、内存高效的大型语言模型（LLMs）推理和服务引擎。
      目标是为所有人提供简便、快捷、经济的LLM服务。vLLM的优点包括高效的服务吞吐量、支持多种模型以及内存高效。然而，为了确保其性能，用户需要确保设备具备GPU、CUDA或RoCm。
      基于操作系统中经典的虚拟(Virtual)内存和分页(Page)技术，提出了一个新的注意力算法 PagedAttention，并打造了一个LLM服务系统——vLLM。
      vLLM通过借鉴虚拟(Virtual)内存的原理，采用固定大小的块和动态映射的方式，有效地管理了内存，减少了内存浪费。从原理实现来看，我个人觉得 其命名中的 v 即这里的虚拟(Virtual)含义。

    对于模型的批量推理/并行推理，需要解决如下的几个问题：
    对Early-finished Requests的处理：不同请求所生成的文本长度不一致，可能差别很大，并且不易预测。如果没有一个将已生成结束的请求从Batch中移除并提前返回结果的机制，那么只能等一个Batch内所有请求都完成生成后才返回生成结果，导致生成短文本的用户则需要多“陪跑”数秒到数十秒才能得到结果，这对于服务响应时间是不利的；
    对Late-joining Requests的处理：完整生成一段文本需要长达数秒或数十秒的时间，是漫长的。所以如果没有一个将新请求插入到推理Batch的机制，那么只能像CV业务那样，等前面的请求都完成推理了才进行后续请求的推理。这会导致请求需要在系统中长时间等待排队，表现为服务响应时间过长甚至不可接受；
    Batching an arbitrary set of requests：每个请求对应的QKV Tensor的Length维度各不相同，在批量计算Attention时，需要处理此问题。诚然Padding+Masking的方法可以解决，但严重浪费算力和显存，对于算力和显存均有限的推理GPU是不利的。

    在这个过程中，vLLM通过PagedAttention技术和“先来先服务（FCFS），后来先抢占，gpu不够就先swap到cpu上”的调度策略(Scheduler)，在1个推理阶段处理尽可能多的请求，解决高并发场景下的推理吞吐问题。这就是整个vLLM运作的核心思想。

    vLLM推理框架的关键点：

    • 分区（Partitioning）：vLLM推理框架通过将大型语言模型分解为多个部分来实现推理加速。这些部分可以是在不同设备上执行的，例如在CPU、GPU或TPU上。通过这种方式，可以并行处理模型的不同部分，从而加快推理速度。
    • 虚拟内存（Virtual Memory）：vLLM推理框架利用虚拟内存技术来管理模型在内存中的数据。通过将模型所需的数据加载到虚拟内存中，可以减少实际内存的使用，并提高数据访问的速度。
    • 量化（Quantization）：vLLM推理框架通过将模型参数和输入数据从浮点数转换为低精度表示（如8位整数或4位整数）来实现推理加速。量化可以减少模型的参数量和计算量，从而加快推理速度。
    • 蒸馏（Distillation）：vLLM推理框架还可以通过蒸馏技术来减少模型的大小和计算复杂度。蒸馏是一种将大型教师模型（teacher model）的知识传递给小型学生模型（student model）的技术。学生模型具有较少的参数，但在性能上与教师模型相似。通过蒸馏，vLLM推理框架可以加速模型的推理速度。
    • 混合精度（Mixed Precision）：vLLM推理框架还可以使用混合精度技术，将模型中的某些部分保持为浮点数，而其他部分则使用低精度表示。这种方法可以在不牺牲太多性能的情况下，提高推理速度。
    • 并行计算（Parallel Computing）：vLLM推理框架可以利用并行计算技术来加速模型的推理。通过在多个处理器核心或多台设备上同时执行模型的一部分，可以显著提高推理速度。
    1. DeepSpeed
      即是训练加速框架，又能用于推理上线，
      微软精心打造的开源深度学习优化库，以系统优化和压缩为核心，深度优化硬件设备、操作系统和框架等多个层面，更利用模型和数据压缩技术，极大提升了大规模模型的推理和训练效率。

    总结：择部署框架时，我们应该深入了解框架的特性、优缺点以及适用场景，综合考虑项目规模、技术栈、资源等因素，从而选择最适合的框架来支撑项目的实施。这样不仅可以提高开发效率，还能降低项目风险，确保项目的顺利推进和最终成功。

    • 追求高性能推理？DeepSpeed是您的理想之选。其独特的ZeRO（零冗余优化器）、3D并行（数据并行、模型并行和流水线并行的完美融合）以及1比特Adam等技术，都极大提高了大模型训练和推理的效率。
    • 处理大规模的自然语言处理任务，如文本分类、情感分析等？vLLM将是您的得力助手。作为大规模的预训练模型，它在各种NLP任务中都能展现出色的性能。
    posted @ 2024-11-07 16:11  jack-chen666  阅读(29)  评论(0)  编辑  收藏  举报