GPT模型推理加速利器：PagedAttention(vLLM)诞生
2023-03-06 21:51:03
PagedAttention(vLLM)：点燃 AI 推理加速引擎
前言
生成式大语言模型 (GLLM) 正在席卷 AI 世界，为各个行业带来革命性变革。但由于模型参数庞大，GLLM 在实际部署中面临着推理速度慢和硬件成本高的挑战。PagedAttention(vLLM) 横空出世，成为 GLLM 推理加速的福音，让我们深入了解这项突破性技术。
PagedAttention(vLLM)：GLLM 推理速度的革命性突破
PagedAttention(vLLM) 是一项创新技术，可显著提升 GLLM 推理速度。它摒弃了传统 GLLM 推理方法的内存密集型计算模式，转而采用分页式计算策略。这种革命性的设计将庞大的模型参数分解成较小的块，并在需要时逐页加载这些块。这种巧妙的策略大大降低了内存占用，从而显著降低了硬件成本。
代码示例：
import torch
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM
from transformers.models.bart.modeling_bart import shift_tokens_right
def paged_attention(model, input_ids, attention_mask, block_size=512):
"""
PagedAttention implementation for GLLM推理加速
Args:
model: Transformer model
input_ids: Input token IDs
attention_mask: Attention mask
block_size: Block size for pagination
Returns:
Output logits
"""
# 初始化输出 logits
output_logits = []
# 逐页处理输入序列
for i in range(0, len(input_ids), block_size):
# 获取当前页面的输入和掩码
input_ids_block = input_ids[i:i+block_size]
attention_mask_block = attention_mask[i:i+block_size]
# 将注意力掩码向右平移一个位置
attention_mask_block = shift_tokens_right(attention_mask_block, 1)
# 获取当前页面的输出 logits
logits = model(input_ids=input_ids_block, attention_mask=attention_mask_block).logits
output_logits.append(logits)
# 拼接输出 logits
return torch.cat(output_logits, dim=1)
PagedAttention(vLLM)：解锁 GLLM 的普惠应用
PagedAttention(vLLM) 的出现让 GLLM 的应用不再局限于拥有昂贵硬件的企业。中小型企业和个人开发者现在也能轻松部署 GLLM 模型，并将其集成到自己的产品和服务中。PagedAttention(vLLM) 的诞生为 GLLM 技术带来更广泛的应用前景，推动 AI 技术在各个领域的蓬勃发展。
PagedAttention(vLLM)：引领 GLLM 推理加速的新时代
PagedAttention(vLLM) 标志着 GLLM 推理加速技术进入了一个全新的时代。它不仅解决了 GLLM 推理速度慢和硬件成本高的难题，还为 GLLM 的普惠应用扫清了障碍。在 PagedAttention(vLLM) 的加持下，GLLM 技术将释放出更加强大的能量，在各个行业掀起一场前所未有的 AI 革命。
常见问题解答
-
PagedAttention(vLLM) 与传统 GLLM 推理方法相比有什么优势？
答：PagedAttention(vLLM) 采用分页式计算，显著降低了内存占用和硬件成本，从而提升推理速度。 -
PagedAttention(vLLM) 是否适用于所有 GLLM 模型？
答：是的，PagedAttention(vLLM) 可应用于各种 GLLM 模型，如 BART、GPT 和 T5 等。 -
PagedAttention(vLLM) 会影响 GLLM 模型的精度吗？
答：不会，PagedAttention(vLLM) 巧妙地将模型参数分解成块，并逐页加载，不会影响模型精度。 -
PagedAttention(vLLM) 如何加速 GLLM 推理？
答：PagedAttention(vLLM) 采用分页式计算，避免了内存密集型计算，从而提升推理速度。 -
PagedAttention(vLLM) 有什么实际应用场景？
答：PagedAttention(vLLM) 可应用于自然语言生成、翻译、问答和对话式 AI 等各种 GLLM 任务中。
结语
PagedAttention(vLLM) 的出现为 GLLM 推理加速带来了革命性的变革。它消除了昂贵硬件的需求，让 GLLM 模型在普通硬件上也能流畅运行。这将极大地促进 GLLM 技术的普及，并为 AI 技术在各个行业的广泛应用奠定坚实的基础。PagedAttention(vLLM) 预示着 GLLM 推理加速技术的新时代已经开启，它将为 AI 领域的未来发展带来无限可能。
