LightLLM: 대규모 언어 모델을 추론하고 서비스하기 위한 효율적인 경량 프레임워크

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일반 소개

LightLLM 은 경량 설계, 손쉬운 확장, 효율적인 성능으로 잘 알려진 Python 기반의 대규모 언어 모델(LLM) 추론 및 서비스 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 FasterTransformer, TGI, vLLM, FlashAttention 등 잘 알려진 다양한 오픈 소스 구현을 활용하며, 다양한 모델과 애플리케이션 시나리오에서 비동기 협업, 동적 배치, 텐서 병렬 처리 등의 기술을 통해 GPU 활용도와 추론 속도를 획기적으로 개선합니다.

기능 목록

비동기 협업: 비동기식 단어 분할, 모델 추론 및 분할 해제 작업을 지원하여 GPU 활용도를 향상시킵니다.
필러리스 주의: 여러 모델에 대한 필러리스 주의 작업을 지원하고 길이 차이가 큰 요청을 처리합니다.
동적 일괄 처리: 요청의 동적 일괄 예약을 지원합니다.
플래시어텐션: 플래시어텐션으로 속도를 높이고 GPU 메모리 공간을 줄입니다.
텐서 병렬 처리: 텐서 병렬 처리를 사용하여 여러 GPU에서 추론 속도를 높입니다.
토큰 주의: 메모리 낭비가 전혀 없는 KV 캐시에 토큰 기반 메모리 관리 메커니즘을 구현했습니다.
고성능 라우터: 토큰 어텐션과 협력하여 시스템 처리량을 최적화하세요.
Int8KV 캐시: 토큰 용량을 거의 두 배로 늘립니다.
여러 모델을 지원합니다: BLOOM, LLaMA, StarCoder, ChatGLM2 등.

도움말 사용

설치 프로세스

Docker를 사용하여 LightLLM을 설치합니다:

   docker pull modeltc/lightllm
docker run -it --rm modeltc/lightllm

종속성을 설치합니다:

   pip install -r requirements.txt

사용법

LightLLM 서비스를 시작합니다:

   python -m lightllm.server

쿼리 모델(콘솔 예제):

   python -m lightllm.client --model llama --text "你好，世界！"

쿼리 모델(Python 예제):

   from lightllm import Client
client = Client(model="llama")
response = client.query("你好，世界！")
print(response)

주요 기능

비동기 협업LightLLM은 세분화, 모델 추론, 세분화 해제 작업을 비동기적으로 실행하여 GPU 활용도를 크게 향상시킵니다. 사용자는 서비스를 시작하기만 하면 시스템이 이러한 작업을 자동으로 처리합니다.
채워지지 않은 주의 집중 시간길이 차이가 큰 요청을 처리할 때, LightLLM은 패딩 없는 주의 작업을 지원하여 효율적인 처리를 보장합니다. 사용자가 추가로 구성할 필요가 없으며 시스템이 자동으로 최적화됩니다.
동적 일괄 처리LightLLM은 동적 배치 스케줄링을 지원하며, 사용자는 구성 파일을 통해 배치 매개 변수를 설정할 수 있으며, 시스템은 요청에 따라 배치 정책을 동적으로 조정합니다.
플래시 어텐션플래시어텐션 기술을 통합함으로써 LightLLM은 추론 속도를 개선하고 GPU 메모리 사용 공간을 줄입니다. 사용자는 구성 파일에서 이 기능을 활성화할 수 있습니다.
텐서 병렬 처리LightLLM은 여러 GPU에서 텐서 병렬 처리를 지원합니다. 사용자는 구성 파일을 통해 GPU 수와 병렬 처리 매개 변수를 설정할 수 있으며, 시스템이 자동으로 작업을 할당합니다.
토큰 주의LightLLM은 KV 캐시를 위한 토큰 기반 메모리 관리 메커니즘을 구현하여 메모리 낭비를 최소화합니다. 추가 사용자 구성이 필요 없으며 시스템이 자동으로 메모리를 관리합니다.
고성능 라우터LightLLM의 고성능 라우터는 토큰 어텐션과 함께 작동하여 시스템 처리량을 최적화합니다. 사용자는 구성 파일에서 라우팅 매개변수를 설정할 수 있으며, 시스템이 자동으로 라우팅 정책을 최적화합니다.
Int8KV 캐시라이트엘엘엠은 토큰 용량을 거의 두 배로 늘리기 위해 Int8KV 캐시를 지원합니다. 사용자는 구성 파일에서 이 기능을 활성화할 수 있으며, 시스템이 자동으로 캐싱 전략을 조정합니다.