FastDeploy - Baidus leistungsstarkes Tool für die Erstellung und Bereitstellung großer Modelle

Was ist FastDeploy?

FastDeploy ist ein hochleistungsfähiges Inferenz- und Deployment-Tool von Baidu, das für Large Language Models (LLMs) und Visual Language Models (VLMs) entwickelt wurde. FastDeploy wurde auf der Grundlage des PaddlePaddle-Frameworks entwickelt, unterstützt mehrere Hardware-Plattformen (z. B. NVIDIA-GPUs, Kunlun XPUs usw.) und ist mit Funktionen wie Load-Balancing, quantitativer Optimierung und verteilter Inferenz ausgestattet, FastDeploy ist kompatibel mit der OpenAI API und dem vLLM Schnittstellen zur Unterstützung von lokalem und gewartetem Reasoning, wodurch der Einsatz großer Modelle vereinfacht wird. Die neueste Version, FastDeploy 2.0, führt die 2-Bit-Quantisierungstechnologie ein, um die Leistung weiter zu optimieren und die effiziente Bereitstellung größerer Modelle zu unterstützen.

Hauptmerkmale von FastDeploy

• Effizienter Einsatz von ReasoningEs unterstützt eine Vielzahl von Hardware-Plattformen wie NVIDIA GPUs und Kunlun Core XPUs und bietet eine Ein-Klick-Bereitstellungsfunktion, um den Inferenz-Bereitstellungsprozess für große Modelle zu vereinfachen.
• LeistungsoptimierungErhebliche Verbesserung der Modellinferenzgeschwindigkeit durch Quantisierungstechniken (z.B. 2-Bit-Quantisierung), CUDA Graph-Optimierung und spekulative Dekodierung.
• verteilte SchlussfolgerungUnterstützung umfangreicher verteilter Schlussfolgerungen, Optimierung der Kommunikationseffizienz und Verbesserung der Effizienz von Schlussfolgerungen für umfangreiche Modelle.
• Lastausgleich und ZeitplanungLasterkennung in Echtzeit und verteilte Lastverteilung auf der Grundlage von Redis zur Optimierung der Clusterleistung und zur Gewährleistung eines stabilen Systembetriebs bei hoher Last.
• BenutzerfreundlichkeitBietet eine übersichtliche Python-Schnittstelle und eine ausführliche Dokumentation, die es dem Benutzer leicht macht, schnell loszulegen.
• 2-Bit-QuantisierungsverfahrenDurch die Einführung der 2-Bit-Quantisierung werden der Speicherbedarf und die Anforderungen an die Hardwareressourcen drastisch reduziert, was den Einsatz von Hunderten von Milliarden von Modellen auf Parameterebene auf einer einzigen Karte ermöglicht.
• KompatibilitätEs ist kompatibel mit der OpenAI API und der vLLM-Schnittstelle und unterstützt sowohl lokale als auch dienstliche Schlussfolgerungen, mit 4 Zeilen Code für lokale Schlussfolgerungen und 1 Zeile Befehl für den Start des Dienstes.

Die offizielle Website von FastDeploy

• Projekt-Website:: https://paddlepaddle.github.io/FastDeploy/
• GitHub-Repository:: https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy

So verwenden Sie FastDeploy

• Installation von AbhängigkeitenInstallieren Sie den Flying Paddle Frame und FastDeploy:

pip install paddlepaddle fastdeploy

• Bereiten Sie das Modell vor:Laden Sie die Modelldatei herunter und bereiten Sie sie vor (z. B. ein vortrainiertes Modell oder ein konvertiertes Modell).
• lokale InferenzLokale Argumentation mit Python-Schnittstellen:

from fastdeploy import inference

# 加载模型
model = inference.Model("path/to/model")

# 准备输入数据
input_data = {"input_ids": [1, 2, 3], "attention_mask": [[1, 1, 1]]}

# 进行推理
result = model.predict(input_data)
print(result)

• Serviceorientierte BereitstellungStarten Sie den Dienst für die Argumentation:

fastdeploy serve --model path/to/model --port 8080

• LeistungsoptimierungOptimierung von Modellen mit Hilfe quantitativer Techniken:

from fastdeploy import quantization

quantized_model = quantization.quantize_model("path/to/model", "path/to/quantized_model", quantization_type="2-bit")

Die wichtigsten Vorteile von FastDeploy

• Leistungsstarkes ReasoningDie Technologie des Unternehmens basiert auf Quantisierung, CUDA Graph und anderen Technologien, um die Inferenzgeschwindigkeit erheblich zu verbessern und gleichzeitig mehrere Hardwareplattformen zu unterstützen, um die Hardwareleistung voll auszunutzen.
• Effizienter EinsatzBietet eine saubere Python-Schnittstelle und Befehlszeilen-Tools zur Unterstützung lokaler und gewarteter Argumentation und zur Vereinfachung des Bereitstellungsprozesses.
• Optimierung der RessourcenDie neueste Ergänzung des Systems ist eine 2-Bit-Quantisierungstechnologie, die den Grafikspeicherbedarf drastisch reduziert, den Einsatz von Hyperscale-Modellen mit nur einer Karte unterstützt und die Nutzung von Cluster-Ressourcen durch Lastausgleich optimiert.
• BenutzerfreundlichkeitDie Schnittstelle ist einfach und gut dokumentiert, um eine schnelle Inbetriebnahme zu ermöglichen. Sie ist mit OpenAI-APIs und vLLM-Schnittstellen kompatibel und unterstützt die schnelle Inbetriebnahme von Diensten.
• Multi-Szenario-AnwendungVielfältig einsetzbar für die Verarbeitung natürlicher Sprache, multimodale Anwendungen, industrielle Einsätze, akademische Forschung und Unternehmensanwendungen, um unterschiedliche Anforderungen zu erfüllen.

Für wen ist FastDeploy geeignet?

• UnternehmensentwicklerUnternehmensentwickler können große Modelle schnell bereitstellen, Ressourcen optimieren und Kosten senken sowie die Effizienz von Unternehmensdiensten verbessern.
• Datenwissenschaftler und ForscherLeistungsstarke Inferenz-Experimente und multimodale Studien von Forschern zur Unterstützung einer effizienten Modelloptimierung und -erprobung.
• SystemarchitektDer Architekt ist verantwortlich für den Entwurf großer verteilter Inferenzsysteme und die Optimierung des Lastausgleichs, um einen stabilen Systembetrieb zu gewährleisten.
• Entwickler von AI-AnwendungenEntwickler entwickeln natürliche Sprachverarbeitung und multimodale Anwendungen, um die Anwendungsleistung zu verbessern und die Benutzerfreundlichkeit zu optimieren.
• Akademische ForscherWissenschaftler erforschen Modelloptimierung und multimodale Techniken, um effiziente Experimente zu ermöglichen und die akademische Forschung voranzutreiben.