大语言模型推理技术知识体系
大语言模型推理技术知识体系
一、主流推理框架
1. NVIDIA系
- TensorRT-LLM
- 特点：专为NVIDIA GPU优化
- 优势：支持In-Flight Batching、Paged KV Caching
- 性能：INT8模型推理速度最佳
2. 开源方案
-
vLLM
- 特点：高吞吐量推理
- 核心技术：Paged Attention
- 支持量化
-
LMDeploy
- 功能：支持压缩、部署和服务
- 优势：高效推理,动态分割与融合
- 性能：吞吐量比vLLM高1.8倍
-
MLC-LLM
- 核心：MLCEngine推理引擎
- 特点：高性能部署
3. 特定平台优化方案
-
Apple MLX
- 专为Apple Silicon优化
- 用户友好的API
- 支持统一内存架构
-
Llama.cpp
- 轻量级推理框架
- 支持4位量化
- 跨平台兼容性好
-
Candle Rust
- Rust实现的ML框架
- 支持CUDA/CPU/Metal
- 性能与易用性平衡
二、架构类型
1. 密集变换器(Dense Transformer)
- 传统架构
- 计算成本高
- 性能随规模增长
2. MoE变换器(Mixture of Experts)
- 使用专家网络和门控
- 计算效率高
- 只激活部分专家
3. 混合MoE变换器(Hybrid)
- 结合残差MoE和密集变换器
- 降低通信开销
- 提高训练效率
三、优化技术
1. 量化优化
- INT8/INT4量化
- 降低内存占用
- 提升推理速度
2. 注意力机制优化
- Paged Attention
- KV Cache
- 动态批处理
- In-Flight Batching
- 上下文优化
- 静态上下文注入
- 动态上下文注入
- RAG(检索增强生成)
- KGAG(知识图谱增强生成)
3. 推理策略优化
- 思维链(CoT)
- 结构化推理步骤
- 复杂问题分解
- 推理与行动(ReAct)
- 结合推理与行动
- 增强任务解决能力
4. 硬件适配优化
- 针对不同硬件平台(GPU/CPU)
- 算子融合
- 内存管理
四、性能评估指标
- 推理延迟
- 吞吐量
- 内存占用
- 计算效率
- 响应质量
五、应用场景
- 对话系统
- 文本生成
- 代码补全
- 知识问答
- 数学推理
- 多模态处理
- 领域特定任务
六、部署考虑因素
- 计算资源需求
- 成本效益
- 可扩展性
- 维护难度
- 许可限制
- 安全合规