Обзор
PagedAttention — это метод управления памятью, который хранит кэш внимания языковой модели в небольших блоках многократного использования вместо одного большого непрерывного фрагмента. Он поддерживает vLLM, сервисный механизм с открытым исходным кодом, который значительно увеличивает количество запросов, которые может обрабатывать один графический процессор.
PagedAttention и vLLM — это технический стандартный блок, который влияет на качество модели, стоимость инфраструктуры, задержку и надежность в масштабе.
Глубокое погружение
Когда языковая модель генерирует текст, она сохраняет «кэш KV» (векторы ключей и значений) для каждого увиденного токена, чтобы следующий токен мог обрабатывать полный контекст. Традиционно для каждого запроса резервировался один большой непрерывный участок памяти графического процессора с максимально возможной длиной, тратя огромные объемы, когда последовательности были короче или различались по длине. PagedAttention, представленный в документе vLLM Калифорнийского университета в Беркли в 2023 году, заимствует идею подкачки виртуальной памяти из операционных систем: он разбивает кэш KV на блоки фиксированного размера, которые могут находиться в любом месте памяти и выделяться по требованию. Таблица поиска сопоставляет позиции логических токенов с физическими блоками. Это практически исключает фрагментацию памяти и позволяет использовать блоки совместно, например, для нескольких выходов из одного и того же приглашения.
Техническая информация
Кэш KV разделен на страницы фиксированного размера, каждая из которых содержит ключи и значения для заданного количества токенов. Таблица блоков для каждой последовательности сопоставляет логические позиции физическим местоположениям страниц, поэтому кэш последовательности не обязательно должен быть непрерывным. Поскольку идентичные префиксы (общее системное приглашение или ветви поиска по лучу) могут указывать на одни и те же физические страницы посредством копирования при записи, память используется повторно, а не дублируется, что сокращает потери с более чем 60% до нескольких процентов.
Освоение PagedAttention и vLLM
PagedAttention — это метод управления памятью, который хранит кэш внимания языковой модели в небольших блоках многократного использования вместо одного большого непрерывного фрагмента. Он поддерживает vLLM, сервисный механизм с открытым исходным кодом, который значительно увеличивает количество запросов, которые может обрабатывать один графический процессор. PagedAttention и vLLM — это технический стандартный блок, который влияет на качество модели, стоимость инфраструктуры, задержку и надежность в масштабе. Чтобы достичь глубокого понимания, рассматривайте PagedAttention и vLLM как операционную модель, а не как отдельную функцию: определите желаемые результаты, проясните предположения и отделите то, что система может делать надежно, от того, что все еще требует экспертной оценки.
На практике сильные команды, использующие PagedAttention и vLLM, оптимизируют выбор архитектуры, данных и инфраструктуры с точки зрения надежности и стоимости. Они документируют явные критерии успеха, проводят тестирование на основе реалистичных данных и рабочих процессов, а также выполняют итерации на основе наблюдаемых моделей неудач, а не разовых побед в тестах. Именно здесь теоретическое понимание превращается в прочные возможности в отношении продукта, политики и операций.
Архитектурные решения влияют на производительность и эксплуатационные расходы на протяжении многих лет. В то же время оптимизация одного теста может скрыть более широкие недостатки системы. Самый устойчивый подход — сочетать скорость экспериментирования с дисциплиной управления: запускать пилотные проекты, собирать доказательства, публиковать журналы решений и постоянно обновлять меры безопасности по мере развития поведения модели, ожиданий пользователей и нормативных требований.
Стратегическое воздействие
Архитектурные решения влияют на производительность и эксплуатационные расходы на протяжении многих лет.
Архитектурные решения влияют на производительность и эксплуатационные расходы на протяжении многих лет. В высококачественных развертываниях это выражается в измеримых рабочих правилах, границах владения и повторяющихся ритуалах проверки, что позволяет командам повышать уверенность, а не увеличивать двусмысленность.
Техническое образование помогает командам выбрать правильный стек, а не только самый новый.
Техническое образование помогает командам выбрать правильный стек, а не только самый новый. В высококачественных развертываниях это выражается в измеримых рабочих правилах, границах владения и повторяющихся ритуалах проверки, что позволяет командам повышать уверенность, а не увеличивать двусмысленность.
Лучший инженерный выбор снижает вероятность возникновения проблем с надежностью на производстве.
Лучший инженерный выбор снижает вероятность возникновения проблем с надежностью на производстве. В высококачественных развертываниях это выражается в измеримых рабочих правилах, границах владения и повторяющихся ритуалах проверки, что позволяет командам повышать уверенность, а не увеличивать двусмысленность.
Реальная реализация
Размещение API-интерфейса LLM с открытым исходным кодом, где vLLM обслуживает множество одновременных пользователей чата с одного графического процессора с высокой пропускной способностью.
Распределение длинного системного приглашения на тысячи запросов посредством кэширования префиксов, чтобы оно обрабатывалось один раз, а не повторно.
Поиск по бегущей балке или несколько выборочных заканчиваний, которые используют общие блоки KV для общего запроса посредством копирования при записи.
Сокращение потерь памяти графического процессора из-за фрагментации, чтобы провайдер мог разместить больше одновременных сеансов на одном и том же оборудовании.
Шаблоны реализации
PagedAttention и vLLM на практике
Размещение API-интерфейса LLM с открытым исходным кодом, где vLLM обслуживает множество одновременных пользователей чата с одного графического процессора с высокой пропускной способностью.
Размещение API-интерфейса LLM с открытым исходным кодом, где vLLM обслуживает множество одновременных пользователей чата с одного графического процессора с высокой пропускной способностью. Команды обычно получают лучшие результаты, если заранее определяют пороговые значения качества, сохраняют путь человеческой эскалации для крайних случаев и отслеживают как прирост производительности, так и затраты на ошибки с течением времени.
PagedAttention и vLLM на практике
Распределение длинного системного приглашения на тысячи запросов посредством кэширования префиксов, чтобы оно обрабатывалось один раз, а не повторно.
Распределение длинного системного запроса на тысячи запросов посредством кэширования префиксов, чтобы оно обрабатывалось один раз, а не повторно. Команды обычно получают лучшие результаты, если заранее определяют пороговые значения качества, сохраняют путь человеческой эскалации для крайних случаев и отслеживают как рост производительности, так и затраты на ошибки с течением времени.
PagedAttention и vLLM на практике
Поиск по бегущей балке или несколько выборочных заканчиваний, которые используют общие блоки KV для общего запроса посредством копирования при записи.
Поиск по бегущей стреле или несколько выборочных завершений, которые используют общие блоки KV для общего запроса посредством копирования при записи. Команды обычно получают лучшие результаты, если заранее определяют пороговые значения качества, сохраняют путь человеческой эскалации для крайних случаев и отслеживают как рост производительности, так и затраты на ошибки с течением времени.
PagedAttention и vLLM на практике
Сокращение потерь памяти графического процессора из-за фрагментации, чтобы провайдер мог разместить больше одновременных сеансов на одном и том же оборудовании.
Сокращение потерь памяти графического процессора из-за фрагментации, чтобы провайдер мог разместить больше одновременных сеансов на одном и том же оборудовании. Команды обычно добиваются лучших результатов, если заранее определяют пороговые значения качества, сохраняют путь человеческой эскалации для крайних случаев и отслеживают как прирост производительности, так и затраты на ошибки с течением времени.
Риски и ограничения
Оптимизация одного теста может скрыть более широкие недостатки системы.
Затраты на инфраструктуру и техническое обслуживание часто недооцениваются.
Пробелы в безопасности и наблюдаемости могут увеличиваться по мере усложнения систем.
Дорожная карта реализации
Определите целевые показатели задержки, качества и стоимости перед внедрением.
Определите целевые показатели задержки, качества и стоимости перед внедрением. Относитесь к каждому шагу как к доказательству: если критерии не выполняются, приостановите внедрение, ликвидируйте пробел и только затем расширяйте использование.
Тестирование при реалистичной нагрузке и условиях данных.
Тестирование при реалистичной нагрузке и условиях данных. Относитесь к каждому шагу как к доказательству: если критерии не выполняются, приостановите внедрение, ликвидируйте пробел и только затем расширяйте использование.
Мониторинг прибора на наличие ошибок, дрейфа и влияния пользователя.
Мониторинг прибора на наличие ошибок, дрейфа и влияния пользователя. Относитесь к каждому шагу как к доказательству: если критерии не выполняются, приостановите внедрение, ликвидируйте пробел и только затем расширяйте использование.
Перед масштабированием подготовьте пути отката и реагирования на инциденты.
Перед масштабированием подготовьте пути отката и реагирования на инциденты. Относитесь к каждому шагу как к доказательству: если критерии не выполняются, приостановите внедрение, ликвидируйте пробел и только затем расширяйте использование.