Effiziente Bereitstellung von LLMs mit vlm und Seitenspeicherung

Effiziente Bereitstellung von LLMs mit vlm und Seitenspeicherung

Tabelle des Inhalts:

1. Einleitung
2. Hintergrundinformationen zu LLMs
3. Probleme bei der effizienten Bereitstellung von LLMs
4. Die Rolle des KV-Caches in LLMs 4.1 Funktionsweise des KV-Caches 4.2 Probleme mit den bisherigen Systemen
5. Die Lösung: Virtueller Arbeitsspeicher und Seitenspeicherung 5.1 Partitionierung des KV-Caches 5.2 Einführung der Seitenaufmerksamkeit 5.3 Virtuelle Zuordnung der logischen und physischen KV-Blöcke
6. Vorteile der Seitenspeicherung in der LLM-Bereitstellung 6.1 Reduzierung der Fragmentierung 6.2 Effiziente Speichernutzung und verbesserte Batch-Größen 6.3 Unterstützung von Paralleldekodierung und Beam-Suche
7. Implementierung von vlm und Beispiele für seine Anwendung 7.1 Verwendung von vlm für Offline-Chargeninferenz 7.2 Verwendung des vlm-Servers für Echtzeitinferenz
8. Leistungsergebnisse und Erfolgsgeschichten von vlm
9. Ausblick und zukünftige Entwicklungen von vlm
10. Fazit

Einleitung In der heutigen Zeit spielen Sprachmodelle mit geringen Latenzzeiten (LLMs) eine wichtige Rolle in verschiedenen Anwendungen, von Chatbots bis hin zur Geschäftsoptimierung. Da die Nutzung von LLMs immer weiter zunimmt, stellen sich jedoch Herausforderungen in Bezug auf die Leistung und Kosten bei der Bereitstellung dieser Modelle. Eine kritische Komponente bei der Bereitstellung von LLMs ist der sogenannte KV-Cache (Schlüssel-Wert-Cache), der für die effiziente Verwaltung des Speichers unerlässlich ist. In diesem Artikel werden wir die Probleme bei der Bereitstellung von LLMs untersuchen und eine Lösung vorstellen, die den KV-Cache effizient verwaltet und die Leistungsfähigkeit und Kosteneffizienz erhöht.

Hintergrundinformationen zu LLMs LLMs sind Sprachmodelle, die durch maschinelles Lernen trainiert werden und in der Lage sind, natürliche Sprache zu generieren und zu verstehen. Sie werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, von der maschinellen Übersetzung bis hin zur Textgenerierung. LLMs sind in der Regel tief gestapelte neuronale Netze, die aus Millionen oder sogar Milliarden von Parametern bestehen. Aufgrund ihrer Größe und der rechenintensiven Berechnungen, die bei der Generierung von Texten durchgeführt werden, erfordern LLMs leistungsstarke Hardware, um effizient betrieben zu werden.

Probleme bei der effizienten Bereitstellung von LLMs Die Bereitstellung von LLMs stellt Unternehmen und Entwickler vor Herausforderungen in Bezug auf Geschwindigkeit und Kosteneffizienz. Obwohl die Hardware weiterentwickelt wird und leistungsstärkere GPUs verfügbar sind, ist die Geschwindigkeit und Leistung von LLMs immer noch begrenzt. Eine der Hauptursachen für diese Begrenzung ist die effiziente Verwaltung des KV-Caches. Bisherige Systeme verwenden den KV-Cache ineffizient, was zu einer Verschwendung von Speicherplatz führt und die Batch-Größen begrenzt.

Die Rolle des KV-Caches in LLMs Der KV-Cache ist eine Komponente von LLMs, die die Repräsentationen der vorherigen Tokens im Gedächtnis behält. Diese Repräsentationen sind für den Generierungsprozess von Texten essentiell. Der KV-Cache wird verwendet, um die Token-States aus vorherigen Schritten oder Sequenzen zu speichern und diese Informationen für die Generierung neuer Tokens zu verwenden. Das effiziente Management des KV-Caches ist entscheidend für eine hohe Leistung bei der Bereitstellung von LLMs.

Funktionsweise des KV-Caches Der KV-Cache wird verwendet, um die Token-States für jede Sequenz oder Anfrage zu speichern. Beim Generierungsprozess werden die Token schrittweise hinzugefügt und die entsprechenden Token-States im KV-Cache gespeichert. Der KV-Cache wird dynamisch erweitert und verkleinert, je nach Bedarf und Länge der Sequenz. Dieser Prozess wird wiederholt, bis die gesamte Sequenz generiert ist.

Probleme mit den bisherigen Systemen Bislang wurden die KV-Caches bei der Bereitstellung von LLMs ineffizient genutzt, was zu einem hohen Verschwendungspotenzial von Speicherplatz führte. Es wurden drei Arten von Verschwendung identifiziert: interne Fragmentierung, Reservierung und externe Fragmentierung. Diese Verschwendungsprobleme begrenzen die Batch-Größen und wirken sich negativ auf die Leistung und Kosten pro Anfrage aus.

Die Lösung: Virtueller Arbeitsspeicher und Seitenspeicherung Um die Probleme der ineffizienten Speichernutzung zu lösen, haben wir uns von dem Konzept des virtuellen Arbeitsspeichers und der Seitenspeicherung in Betriebssystemen inspirieren lassen. Durch die Einführung des virtuellen Arbeitsspeichers und der Seitenspeicherung kann der KV-Cache effizient verwaltet und die Batch-Größen erhöht werden. Dies führt zu einer verbesserten Leistung und Reduzierung der Kosten pro Anfrage.

Partitionierung des KV-Caches Um den KV-Cache effizient zu nutzen, wird dieser in eine Reihe von KB-Blöcken unterteilt. Jeder KB-Block hat eine feste Größe und kann eine bestimmte Anzahl von Token-States speichern. Durch die Partitionierung des KV-Caches in Blöcke wird die interne Fragmentierung reduziert und der Speicherplatz effizienter genutzt.

Einführung der Seitenaufmerksamkeit Die Seitenaufmerksamkeit ist eine neue Implementierung der Aufmerksamkeitsmechanismen, die es ermöglicht, nicht zusammenhängende Blöcke im KV-Cache effizient zu verknüpfen. Durch die Verwendung der Seitenaufmerksamkeit können die Blöcke in beliebigen Positionen im KV-Cache platziert und verknüpft werden. Dies reduziert die externe Fragmentierung und verbessert die Speichernutzung.

Virtuelle Zuordnung der logischen und physischen KB-Blöcke Um die Flexibilität und Effizienz der Seitenspeicherung zu maximieren, verwenden wir eine virtuelle Zuordnung der logischen und physischen KB-Blöcke. Dadurch können die Token-States in natürlicher Reihenfolge in den logischen Blöcken gespeichert werden, während sie physisch in nicht zusammenhängenden Blöcken platziert werden können. Eine Blocktabelle verwaltet die Zuordnung zwischen den logischen und physischen Blöcken.

Vorteile der Seitenspeicherung in der LLM-Bereitstellung Die Einführung der Seitenspeicherung in der LLM-Bereitstellung bietet mehrere Vorteile. Erstens wird die Fragmentierung des Speichers reduziert, was zu einer effizienteren Speichernutzung und geringeren Verschwendung führt. Dies ermöglicht größere Batch-Größen und erhöht die Durchsatzleistung. Zweitens unterstützt die Seitenspeicherung komplexe Dekodierungsmethoden wie Paralleldekodierung und Beam-Suche, was zu vielseitigeren und leistungsfähigeren LLM-Anwendungen führt.

Implementierung von vlm und Beispiele für seine Anwendung Vlm ist eine Open-Source-Bibliothek für die effiziente Bereitstellung von LLMs. Es bietet eine einfache API für die Offline-Chargeninferenz und eine OpenAI-kompatible Serverdemonstration für die Echtzeitinferenz. Vlm hat bewiesen, dass es eine höhere Durchsatzleistung als bestehende Lösungen bietet und von vielen Unternehmen und Projekten erfolgreich eingesetzt wird. Die Implementierung ist in Python gehalten und kann leicht in bestehende Anwendungen integriert werden.

Leistungsergebnisse und Erfolgsgeschichten von vlm Vlm hat beeindruckende Leistungsergebnisse erzielt und ist in der Praxis erfolgreich eingesetzt worden. Im Vergleich zu herkömmlichen Methoden zur Bereitstellung von LLMs konnte vlm die Durchsatzleistung um das 24-fache erhöhen. Vlm wurde erfolgreich für den Einsatz in großen Projekten wie dem Rikuna-Modell und der Chessboard-Arena-Demo verwendet, bei denen die Kosten um 50% gesenkt und die Anzahl der Anfragen pro Sekunde um das 2- bis 3-fache gesteigert wurden.

Ausblick und zukünftige Entwicklungen von vlm Vlm ist ein aktives Open-Source-Projekt, das ständig weiterentwickelt wird. Es unterstützt bereits eine große Anzahl von Modellen und Dekodierungsmethoden und wird kontinuierlich optimiert und erweitert. Zukünftige Entwicklungen werden sich auf die Optimierung der Latenzzeit und die Integration weiterer Effizienztechniken konzentrieren, um die Leistungsfähigkeit von vlm weiter zu verbessern.

Fazit Die effiziente Bereitstellung von LLMs ist eine Herausforderung, die durch die ineffiziente Nutzung des KV-Caches verursacht wird. Durch die Einführung der Seitenspeicherung und anderen Optimierungsverfahren, wie sie in vlm implementiert sind, kann die Leistung und Effizienz von LLM-Systemen erheblich verbessert werden. Vlm hat sich als wirksame Lösung für die Bereitstellung von LLMs erwiesen und wird von vielen Unternehmen und Projekten erfolgreich eingesetzt.

Highlights:

• Vlm ermöglicht die effiziente Bereitstellung von LLMs durch die optimale Verwaltung des KV-Caches und die Einführung von Seitenspeicherungstechniken.
• Durch die Einführung von Seitenspeicherung wird die Fragmentierung des Speichers reduziert und die Batch-Größen erhöht, was zu einer verbesserten Durchsatzleistung und Kosteneffizienz führt.
• Vlm unterstützt komplexe Dekodierungsmethoden wie Paralleldekodierung und Beam-Suche, die vielseitige und leistungsfähige LLM-Anwendungen ermöglichen.
• Vlm ist eine Open-Source-Bibliothek, die in Python implementiert ist und eine einfache API für die Offline-Chargeninferenz und den Echtzeitserving von LLMs bietet.
• Vlm hat beeindruckende Leistungsergebnisse erzielt und wird erfolgreich von vielen Unternehmen und Projekten eingesetzt.

FAQ:

1. Was ist ein KV-Cache?
   • Ein KV-Cache ist eine Komponente von LLMs, die die Repräsentationen der vorherigen Tokens im Gedächtnis behält.
2. Wie verbessert vlm die Effizienz der LLM-Bereitstellung?
   • Vlm verwendet virtuellen Arbeitsspeicher und Seitenspeicherungstechniken, um die Fragmentierung des Speichers zu reduzieren und die Batch-Größen zu erhöhen.
3. Unterstützt vlm komplexe Dekodierungsmethoden wie Beam-Suche?
   • Ja, vlm unterstützt komplexe Dekodierungsmethoden wie Paralleldekodierung und Beam-Suche.
4. Welche Leistungsergebnisse hat vlm erzielt?
   • Vlm konnte die Durchsatzleistung um das 24-fache im Vergleich zu herkömmlichen Methoden zur LLM-Bereitstellung erhöhen.
5. Ist vlm eine Open-Source-Bibliothek?
   • Ja, vlm ist eine Open-Source-Bibliothek, die unter der Apache2-Lizenz verfügbar ist.