PANDUAN Teknikal
PagedAttention dan vLLM
PagedAttention manages transformer key/value caches using fixed-size blocks mapped from logical token positions.
Dengar panduan iniAI-diceritakan · ~2 min
Pada halaman ini2 min dibaca
Gambaran keseluruhan
This reduces cache-allocation waste and supports sharing, while vLLM’s actual throughput depends on the workload and system.
Menyelam dalam
Apabila model bahasa menjana teks, ia menyimpan 'cache KV' (kunci dan vektor nilai) untuk setiap token yang telah dilihatnya supaya token seterusnya dapat memenuhi konteks penuh. Secara tradisinya, setiap permintaan menyimpan satu papak bersebelahan besar memori GPU bersaiz untuk panjang maksimum yang mungkin, membazirkan jumlah yang besar apabila jujukan lebih pendek atau panjang berbeza. PagedAttention, yang diperkenalkan dalam kertas vLLM 2023 daripada UC Berkeley, meminjam idea paging memori maya daripada sistem pengendalian: ia membahagikan cache KV kepada blok bersaiz tetap yang boleh hidup di mana-mana dalam memori dan diperuntukkan atas permintaan. Jadual carian memetakan kedudukan token logik kepada blok fizikal. Ini hampir menghapuskan pemecahan memori dan membolehkan blok dikongsi, contohnya merentas berbilang output daripada gesaan yang sama.
Pelaksanaan Dunia Sebenar
Mengehos API LLM sumber terbuka di mana vLLM menyediakan banyak pengguna sembang serentak daripada satu GPU pada daya pemprosesan yang tinggi
Berkongsi gesaan sistem yang panjang merentas beribu-ribu permintaan melalui cache awalan supaya ia diproses sekali, bukan berulang kali
Menjalankan carian pancaran atau berbilang penyiapan sampel yang berkongsi blok KV untuk gesaan biasa melalui salin atas tulis
Memotong sisa memori GPU daripada pemecahan supaya pembekal boleh membungkus lebih banyak sesi serentak ke perkakasan yang sama
Masa Depan PagedAttention dan vLLM
vLLM telah menjadi tulang belakang inferens sumber terbuka lalai, dan idea PagedAttention kini muncul merentasi kebanyakan susunan penyajian. Jangkakan caching awalan yang lebih mendalam (menggunakan semula gesaan sistem cache merentas pengguna), praisi dan penyahkod yang diagregatkan pada mesin yang berasingan, dasar pengusiran yang lebih bijak dan penyepaduan yang ketat dengan pengkuantitian dan penyahkodan spekulatif. Apabila tetingkap konteks berkembang menjadi berjuta-juta token, pengurusan KV halaman yang cekap menjadi lebih penting untuk memastikan perkhidmatan mampu milik.
Mempraktikkannya
Mengapa ia penting
- Kos dan bajet. Keputusan seni bina memacu prestasi dan kos operasi selama bertahun-tahun.
- Keputusan yang lebih jelas. Pendidikan teknikal membantu pasukan memilih timbunan yang betul, bukan hanya yang terbaharu.
- Kawalan kualiti. Pilihan kejuruteraan yang lebih baik mengurangkan insiden kebolehpercayaan dalam pengeluaran.
Berhati-hati untuk
- Mengoptimumkan satu penanda aras boleh menyembunyikan kelemahan sistem yang lebih luas.
- Kos infrastruktur dan penyelenggaraan sering dipandang remeh.
- Jurang keselamatan dan pemerhatian boleh berkembang apabila sistem menjadi lebih kompleks.
Langkah seterusnya
- Tentukan sasaran kependaman, kualiti dan kos sebelum pelaksanaan.
- Penanda aras di bawah beban realistik dan keadaan data.
- Pemantauan instrumen untuk ralat, drift dan kesan pengguna.
- Sediakan laluan balik dan tindak balas insiden sebelum penskalaan.
Teruskan Meneroka
Newsletter percuma
Dapatkan taklimat AI harian
Tiga cerita AI yang disahkan setiap pagi hari bekerja, ditulis dalam Bahasa Inggeris biasa. Percuma selamanya, tiada iklan.
Satu e-mel setiap hari bekerja. Berhenti melanggan dalam satu klik. Kami tidak pernah menjual atau berkongsi alamat anda.
Uji diri anda
Take the PagedAttention and vLLM quiz
Maklum balas segera pada setiap jawapan, dan sijil yang boleh dikongsi dengan ID yang boleh disahkan sebaik sahaja anda lulus kursus.
Sokong pendidikan AI percuma. AI Understanding ialah pertubuhan bukan keuntungan 501(c)(3) — tiada iklan, tiada bayaran dinding, selamanya. Buat derma
Soalan lazim
What is PagedAttention and vLLM?
PagedAttention manages transformer key/value caches using fixed-size blocks mapped from logical token positions. This reduces cache-allocation waste and supports sharing, while vLLM’s actual throughput depends on the workload and system.
Apakah yang disimpan oleh 'KV cache' semasa penjanaan teks?
Cache KV memegang vektor kunci dan nilai untuk setiap token sebelumnya, membenarkan model melihat konteks penuh tanpa mengiranya semula setiap langkah.
Apakah konsep sistem pengendalian yang mengilhamkan PagedAttention?
PagedAttention meminjam paging memori maya: cache KV dibahagikan kepada halaman bersaiz tetap yang boleh hidup di mana-mana sahaja, dipetakan oleh jadual blok.
Apakah masalah dengan peruntukan cache KV tradisional yang diselesaikan oleh PagedAttention?
Menempah satu papak bersebelahan besar bagi setiap permintaan, bersaiz untuk panjang maksimum, membazirkan sejumlah besar memori GPU. Paging memperuntukkan blok kecil atas permintaan, memotong sisa.
Bagaimanakah PagedAttention membenarkan berbilang output berkongsi memori untuk gesaan biasa?
Awalan yang sama (gesaan dikongsi atau cawangan carian pancaran) merujuk halaman KV fizikal yang sama, hanya menyalin apabila cawangan menyimpang.
Di manakah vLLM dan PagedAttention pada asalnya dibangunkan?
vLLM dan algoritma PagedAttention keluar dari UC Berkeley dalam kertas 2023 dan dengan cepat menjadi enjin penyajian sumber terbuka yang digunakan secara meluas.
Teruskan belajar
Panduan berkaitan
Lebih banyak panduan dipilih untuk topik ini