FastDeploy - ferramenta de raciocínio e implantação de modelos grandes de alto desempenho da Baidu

O que é o FastDeploy?

O FastDeploy é uma ferramenta de inferência e implantação de alto desempenho da Baidu, projetada para Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) e Modelos de Linguagem Visuais (VLMs). O FastDeploy foi desenvolvido com base na estrutura PaddlePaddle, oferece suporte a várias plataformas de hardware (por exemplo, GPUs NVIDIA, XPUs Kunlun etc.) e é equipado com recursos como balanceamento de carga, otimização quantitativa e inferência distribuída, O FastDeploy é compatível com a API OpenAI e com a API vLLM interfaces para dar suporte ao raciocínio local e de serviços, simplificando o processo de implementação de modelos grandes. A versão mais recente, FastDeploy 2.0, introduz a tecnologia de quantificação de 2 bits para otimizar ainda mais o desempenho e oferecer suporte à implementação eficiente de modelos maiores.

Principais recursos do FastDeploy

• Implementação de raciocínio eficienteEle é compatível com várias plataformas de hardware, como GPUs NVIDIA e XPUs Kunlun Core, e oferece uma função de implantação com um clique para simplificar o processo de implantação de inferência de modelos grandes.
• otimização do desempenhoMelhoria significativa da velocidade de inferência do modelo com técnicas de quantificação (por exemplo, quantificação de 2 bits), otimização do gráfico CUDA e decodificação especulativa.
• inferência distribuídaSuporte ao raciocínio distribuído em grande escala, otimização da eficiência da comunicação e melhoria da eficiência do raciocínio para modelos em grande escala.
• Balanceamento de carga e programaçãoDetecção de carga em tempo real e programação de balanceamento de carga distribuída com base no Redis para otimizar o desempenho do cluster e garantir a operação estável do sistema sob alta carga.
• usabilidadeOferece uma interface Python limpa e documentação detalhada para que os usuários possam começar a trabalhar rapidamente.
• Técnicas de quantificação de 2 bitsA introdução da quantificação de 2 bits reduz drasticamente o espaço de memória e os requisitos de recursos de hardware, dando suporte à implementação de centenas de bilhões de modelos de nível de parâmetro em um único cartão.
• compatibilidadeEle é compatível com a API OpenAI e a interface vLLM, e oferece suporte ao raciocínio local e de serviço, com 4 linhas de código para concluir o raciocínio local e 1 linha de comando para iniciar o serviço.

Endereço do site oficial do FastDeploy

• Site do projeto:: https://paddlepaddle.github.io/FastDeploy/
• Repositório do GitHub:: https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy

Como usar o FastDeploy

• Instalação de dependênciasInstalação do Flying Paddle Frame e FastDeploy: Instale o Flying Paddle Frame e o FastDeploy:

pip install paddlepaddle fastdeploy

• Prepare o modelo:Faça o download e prepare o arquivo do modelo (por exemplo, modelo pré-treinado ou modelo convertido).
• inferência localRaciocínio local com interfaces Python:

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)

• Implementação orientada a serviçosIniciar o serviço para raciocínio:

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

• otimização do desempenhoOtimização de modelos usando técnicas quantitativas:

from fastdeploy import quantization

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

Principais benefícios do FastDeploy

• Raciocínio de alto desempenhoA tecnologia da empresa se baseia em quantificação, CUDA Graph e outras tecnologias para melhorar significativamente a velocidade de inferência, ao mesmo tempo em que oferece suporte a várias plataformas de hardware para aproveitar ao máximo o desempenho do hardware.
• Implementação eficienteFornece uma interface Python limpa e ferramentas de linha de comando para dar suporte ao raciocínio local e de serviço e simplificar o processo de implantação.
• Otimização de recursosA mais nova adição ao sistema é uma tecnologia de quantização de 2 bits que reduz drasticamente o espaço ocupado pela memória gráfica, oferece suporte à implementação de modelos de hiperescala em uma única placa e otimiza a utilização de recursos de cluster com balanceamento de carga.
• usabilidadeA interface é simples e bem documentada para uma inicialização rápida, compatível com as APIs OpenAI e as interfaces vLLM, e oferece suporte à inicialização rápida de serviços.
• Aplicativo com vários cenáriosAplica-se amplamente ao processamento de linguagem natural, aplicativos multimodais, implementações de nível industrial, pesquisa acadêmica e aplicativos empresariais para atender a diversas necessidades.

Para quem é o FastDeploy

• Desenvolvedores corporativosDesenvolvedores corporativos implementam rapidamente modelos grandes, otimizam recursos para reduzir custos e ajudam a melhorar a eficiência dos serviços corporativos.
• Cientistas e pesquisadores de dadosExperimentos de inferência de alto desempenho e estudos multimodais por pesquisadores para apoiar a otimização e a experimentação eficientes de modelos.
• arquiteto de sistemasO arquiteto é responsável por projetar sistemas de inferência distribuída em larga escala e otimizar o balanceamento de carga para garantir a operação estável do sistema.
• Desenvolvedores de aplicativos de IADesenvolvedores: desenvolvem aplicativos multimodais e de processamento de linguagem natural para melhorar o desempenho dos aplicativos e otimizar a experiência do usuário.
• Pesquisadores acadêmicosEstudiosos estudam otimização de modelos e técnicas multimodais para facilitar experimentos eficientes e avançar na pesquisa acadêmica.