大语言模型推理技术知识体系

大语言模型推理技术知识体系

一、主流推理框架

1. NVIDIA系

• TensorRT-LLM
  
  
  
  • 特点：专为NVIDIA GPU优化
    
  • 优势：支持In-Flight Batching、Paged KV Caching
    
  • 性能：INT8模型推理速率最佳
    
  
  

2. 开源方案

• vLLM
  
  
  
  • 特点：高吞吐量推理
    
  • 核心技术：Paged Attention
    
  • 支持量化
    
  
  
• LMDeploy
  
  
  
  • 功能：支持压缩、部署和服务
    
  • 优势：高效推理,动态分割与融合
    
  • 性能：吞吐量比vLLM高1.8倍
    
  
  
• MLC-LLM
  
  
  
  • 核心：MLCEngine推理引擎
    
  • 特点：高性能部署
    
  
  

3. 特定平台优化方案

• Apple MLX
  
  
  
  • 专为Apple Silicon优化
    
  • 用户友爱的API
    
  • 支持统一内存架构
    
  
  
• Llama.cpp
  
  
  
  • 轻量级推理框架
    
  • 支持4位量化
    
  • 跨平台兼容性好
    
  
  
• Candle Rust
  
  
  
  • Rust实现的ML框架
    
  • 支持CUDA/CPU/Metal
    
  • 性能与易用性均衡
    
  
  

二、架构范例

1. 密集变换器(Dense Transformer)

• 传统架构
  
• 盘算本钱高
  
• 性能随规模增长
  

2. MoE变换器(Mixture of Experts)

• 使用专家网络和门控
  
• 盘算效率高
  
• 只激活部分专家
  

3. 肴杂MoE变换器(Hybrid)

• 团结残差MoE和密集变换器
  
• 降低通信开销
  
• 进步练习效率
  

三、优化技术

1. 量化优化

• INT8/INT4量化
  
• 降低内存占用
  
• 提升推理速率
  

2. 注意力机制优化

• Paged Attention
  
• KV Cache
  
• 动态批处理惩罚
  
• In-Flight Batching
  
• 上下文优化
  
  
  
  • 静态上下文注入
    
  • 动态上下文注入
    
  • RAG(检索增强生成)
    
  • KGAG(知识图谱增强生成)
    
  
  

3. 推理策略优化

• 头脑链(CoT)
  
  
  
  • 布局化推理步调
    
  • 复杂标题分解
    
  
  
• 推理与举措(ReAct)
  
  
  
  • 团结推理与举措
    
  • 增强任务解决本领
    
  
  

4. 硬件适配优化

• 针对不同硬件平台(GPU/CPU)
  
• 算子融合
  
• 内存管理
  

四、性能评估指标

• 推理延迟
  
• 吞吐量
  
• 内存占用
  
• 盘算效率
  
• 响应质量
  

五、应用场景

• 对话体系
  
• 文本生成
  
• 代码补全
  
• 知识问答
  
• 数学推理
  
• 多模态处理惩罚
  
• 范畴特定任务
  

六、部署思量因素

• 盘算资源需求
  
• 本钱效益
  
• 可扩展性
  
• 维护难度
  
• 许可限制
  
• 安全合规
  

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