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AI
vllm 推理流程剖析
简单来讲,大模型推理一般会经历 4 个流程:Tokenizer -> Model.forward -> Sampler -> DeTokenizer,但对于集成了各种优化技术的 vllm 框架来说,大模型推理服务流程是非常复杂的
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简单来讲,大模型推理一般会经历 4 个流程:Tokenizer -> Model.forward -> Sampler -> DeTokenizer,但对于集成了各种优化技术的 vllm 框架来说,大模型推理服务流程是非常复杂的
在大型语言模型 (LLM) 高效推理领域,尽管其发展迅速且充满活力,但目前尚缺乏一个简洁的框架来分析各种 LLM 推理方法,从而清晰地理解这一领域。我们的综述区别于传统的文献回顾,不仅总结了现有研究的现状,还基于 Roofline 模型提出了一个用于系统分析 LLM 推理技术的框架。该框架能够识别在硬件设备上部署 LLM 时的瓶颈,并为诸如为什么 LLM 受