推理框架 vllm 学习总结
本文档是针对vLLM推理框架的深度学习与应用总结。vLLM（Vectorized Large Language Model）作为一个高效的语言模型推理框架，专注于解决在处理大规模语言模型时遇到的内存瓶颈问题，尤其适合于需要高效管理和优化内存使用的场景。通过一系列技术创新，如Batching、Continuously Batching、Paged Attention以及KV (Key-Value) Cache策略，vLLM显著提升了大模型在实际部署中的性能和效率。
主要特点
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Paged Attention: 引入分页注意力机制来优化内存使用，允许模型以分块的方式加载和处理数据，从而减少对连续内存的依赖，极大改善了内存管理。
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KV Cache管理器: 专为大模型设计的键值缓存系统，通过智能缓存策略，确保在解码过程中高效重用先前计算的信息，有效避免重复运算，提高计算速度。
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BatchLLM与Continuously Batching: 支持批量处理输入以提升处理效率，并且能够持续地动态调整批处理大小，适应不同输入的复杂度，优化资源利用。
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Memory Sharing: 在多任务或分布式设置下，有效地共享内存资源，减少冗余数据载入，进一步提高了系统整体的运行效率。
安装与使用
安装
简化的安装流程指导用户快速搭建环境，支持从源代码编译或直接使用预编译包进行安装，确保与当前开发环境兼容。
离线推理
详述如何配置vLLM以执行离线推理任务，包括模型加载、输入格式要求及执行命令示例。
在线服务
- 启动: 指导如何部署vLLM作为在线服务，包括所需的服务器配置、服务端初始化脚本和配置参数。
- 调用: 提供API调用示例，说明如何通过HTTP请求发送数据并接收模型的预测结果，方便开发者集成到自己的应用中。
性能优化技巧
分享最佳实践，包括但不限于如何根据硬件配置调整批处理参数、优化KV缓存大小、利用内存共享等，以达到最佳的推理效能。
本文档旨在帮助开发者快速理解和掌握vLLM框架的核心概念和技术细节，无论是对于初学者还是有经验的开发者，都能从中找到实用的指导信息，助力高效部署和优化基于vLLM的大规模语言模型应用。