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优化 LLM：比较 vLLM、LMDeploy 和 SGLang
了解 vLLM、LMDeploy 和 SGLang 如何优化 LLM 推理效率。了解 KV 缓存管理、内存分配和 CUDA 优化。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能大型语言模型 (LLM) 处于 AI 创新的最前沿，在自然语言处理任务中提供了卓越的功能。然而，它们令人印象深刻的性能伴随着一个重大的权衡：推理效率，这会影响模型所有者和用户的成本和时间。为了应对这些挑战，大量研究集中在优化缓存技术、内存分配、GPU 内核性能等方面。在开源解决方案中，vLLM、LMDeploy 和 SGLang 等框架脱颖而出，与其他框架相比，它们提供了卓越的性能。在本博客中，我们将探索这些框架的基础，提供示例代码，并比较它们的性能。
背景
注意力算法是 LLM 卓越功能的核心，通过解决 RNN 和 LSTM 等早期顺序技术的局限性，彻底改变了自然语言处理。这些较旧的方法难以处理长上下文，训练速度慢，并且缺乏可扩展性。注意力有效地克服了这些挑战。
然而，正如俗话所说，“生活本质上是一系列无休止的问题。一个问题的解决仅仅意味着另一个问题的产生。”引自本书。虽然注意力机制提供了显著的优势，但它也引入了新的考虑因素，例如增加了计算需求。该算法需要大量的矩阵计算和对解码步骤中已处理的张量的缓存，这可能会导致推理时间变慢。
本书解决方案
提高 LLM 效率的常用方法包括运行精度较低的模型，例如 FP16 或更紧凑的格式，例如 INT8 或 4 位量化，而不是标准 FP32，并使用更强大的硬件。然而，这些方法并没有从根本上解决算法本身固有的低效率问题。