LightLLM：高效的轻量级大语言模型推理和服务框架

综合介绍

LightLLM 是一个基于 Python 的大语言模型（LLM）推理和服务框架，以其轻量级设计、易于扩展和高效性能而著称。该框架利用了多种知名的开源实现，包括 FasterTransformer、TGI、vLLM 和 FlashAttention 等。LightLLM 通过异步协作、动态批处理和张量并行等技术，显著提高了 GPU 利用率和推理速度，适用于多种模型和应用场景。

功能列表

• 异步协作：支持异步的分词、模型推理和去分词操作，提高 GPU 利用率。
• 无填充注意力：支持多种模型的无填充注意力操作，处理长度差异较大的请求。
• 动态批处理：支持请求的动态批处理调度。
• FlashAttention：通过 FlashAttention 提高速度并减少 GPU 内存占用。
• 张量并行：在多个 GPU 上利用张量并行加速推理。
• Token Attention：实现了基于 token 的 KV 缓存内存管理机制，零内存浪费。
• 高性能路由器：与 Token Attention 协作，优化系统吞吐量。
• Int8KV 缓存：增加 token 容量，几乎翻倍。
• 支持多种模型：包括 BLOOM、LLaMA、StarCoder、ChatGLM2 等。

使用帮助

安装流程

1. 使用 Docker 安装 LightLLM：

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

2. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt

使用方法

1. 启动 LightLLM 服务：

   python -m lightllm.server

2. 查询模型（控制台示例）：

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

3. 查询模型（Python 示例）：

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

主要功能操作流程

1. 异步协作：LightLLM 通过异步执行分词、模型推理和去分词操作，显著提高了 GPU 的利用率。用户只需启动服务，系统会自动处理这些操作。
2. 无填充注意力：在处理长度差异较大的请求时，LightLLM 支持无填充注意力操作，确保高效处理。用户无需额外配置，系统会自动优化。
3. 动态批处理：LightLLM 支持动态批处理调度，用户可以通过配置文件设置批处理参数，系统会根据请求动态调整批处理策略。
4. FlashAttention：通过集成 FlashAttention 技术，LightLLM 提高了推理速度并减少了 GPU 内存占用。用户可以在配置文件中启用此功能。
5. 张量并行：LightLLM 支持在多个 GPU 上进行张量并行，用户可以通过配置文件设置 GPU 数量和并行参数，系统会自动分配任务。
6. Token Attention：LightLLM 实现了基于 token 的 KV 缓存内存管理机制，确保零内存浪费。用户无需额外配置，系统会自动管理内存。
7. 高性能路由器：LightLLM 的高性能路由器与 Token Attention 协作，优化系统吞吐量。用户可以在配置文件中设置路由参数，系统会自动优化路由策略。
8. Int8KV 缓存：LightLLM 支持 Int8KV 缓存，增加 token 容量，几乎翻倍。用户可以在配置文件中启用此功能，系统会自动调整缓存策略。

支持的模型

LightLLM 支持多种模型，包括但不限于：

• BLOOM
• LLaMA
• StarCoder
• ChatGLM2
• InternLM
• Qwen-VL
• Llava
• Stablelm
• MiniCPM
• Phi-3
• CohereForAI
• DeepSeek-V2

用户可以根据需求选择合适的模型，并在配置文件中进行相应设置。