MWONGOZO wa Kiufundi
PagedAttention na vLLM
PagedAttention manages transformer key/value caches using fixed-size blocks mapped from logical token positions.
Sikiliza mwongozo huuInaonyeshwa na AI · ~2 min
Katika ukurasa huudk 2 kusoma
Muhtasari
This reduces cache-allocation waste and supports sharing, while vLLM’s actual throughput depends on the workload and system.
Dive ya kina
Kielelezo cha lugha kinapozalisha maandishi, huweka 'kache ya KV' (vidhibiti vya ufunguo na thamani) kwa kila tokeni ambayo imeona ili tokeni inayofuata iweze kuzingatia muktadha kamili. Kijadi, kila ombi lilihifadhi bamba moja kubwa la kumbukumbu ya GPU iliyo na ukubwa kwa urefu wake wa juu iwezekanavyo, na kupoteza kiasi kikubwa wakati mfuatano ulikuwa mfupi au tofauti kwa urefu. PagedAttention, iliyoletwa katika karatasi ya vLLM ya 2023 kutoka UC Berkeley, hukopa wazo la kurasa za kumbukumbu pepe kutoka kwa mifumo ya uendeshaji: inagawanya kashe ya KV katika vizuizi vya ukubwa usiobadilika ambavyo vinaweza kuishi popote kwenye kumbukumbu na kugawiwa kwa mahitaji. Jedwali la utafutaji linaonyesha misimamo ya tokeni ya kimantiki kwa vizuizi halisi. Hili karibu liondoe mgawanyiko wa kumbukumbu na kuruhusu vizuizi vishirikiwe, kwa mfano katika matokeo mengi kutoka kwa dodoso sawa.
Utekelezaji wa Ulimwengu Halisi
Kupangisha API ya chanzo huria ya LLM ambapo vLLM hutumikia watumiaji wengi wa gumzo kwa wakati mmoja kutoka kwa GPU moja kwa utoaji wa juu.
Kushiriki kidokezo cha mfumo mrefu katika maelfu ya maombi kupitia uakibishaji wa kiambishi awali ili kuchakatwa mara moja, sio kurudia.
Utafutaji wa boriti au ukamilishaji wa sampuli nyingi zinazoshiriki vizuizi vya KV kwa arifa ya kawaida kupitia nakala-kwa-kuandika.
Kukata taka za kumbukumbu ya GPU kutoka kwa kugawanyika ili mtoaji aweze kupakia vipindi zaidi vya wakati mmoja kwenye maunzi sawa.
Mustakabali wa PagedAttention na vLLM
vLLM imekuwa uti wa mgongo wa uelekezaji wa chanzo huria, na mawazo ya PagedAttention sasa yanaonekana kwenye rafu nyingi zinazotolewa. Tarajia uakibishaji wa kiambishi awali (kutumia tena vidokezo vya mfumo ulioakibishwa kwa watumiaji), ujazo awali uliogawanywa na kusimbua kwenye mashine tofauti, sera mahiri za uondoaji, na ujumuishaji thabiti na ujanibishaji na utatuzi wa kubahatisha. Madirisha ya muktadha yanapokua na kuwa mamilioni ya tokeni, usimamizi bora wa KV kwenye ukurasa unakuwa muhimu zaidi katika kudumisha huduma kwa bei nafuu.
Kuiweka katika vitendo
Kwa nini ni muhimu
- Gharama na bajeti. Maamuzi ya usanifu huendesha utendaji na gharama ya uendeshaji kwa miaka.
- Maamuzi ya wazi zaidi. Elimu ya kiufundi husaidia timu kuchagua safu sahihi, sio tu mpya zaidi.
- Udhibiti wa ubora. Chaguo bora za uhandisi hupunguza matukio ya kuaminika katika uzalishaji.
Jihadharini na
- Kuboresha kiwango kimoja kunaweza kuficha udhaifu mkubwa wa mfumo.
- Gharama za miundombinu na matengenezo mara nyingi hupunguzwa.
- Mapengo ya usalama na uonekanaji yanaweza kukua kadiri mifumo inavyozidi kuwa ngumu.
Hatua zinazofuata
- Bainisha muda, ubora na malengo ya gharama kabla ya utekelezaji.
- Benchmark chini ya mzigo halisi na hali ya data.
- Ufuatiliaji wa ala kwa makosa, kuteleza, na athari za mtumiaji.
- Tayarisha njia za urejeshaji na majibu ya matukio kabla ya kuongeza ukubwa.
Endelea Kuchunguza
Jarida halali
Pata taarifa ya kila siku ya AI
Hadithi tatu za AI zilizothibitishwa kila asubuhi ya wiki, zimetengenezwa kwa Kiingereza rahisi. Bila malipo daima, hakuna matangazo.
Barua pepe moja kila siku ya wiki. Jiondoe kwa bonyeza moja. Hatutauza au kushiriki anwani yako.
Jijaribu mwenyewe
Take the PagedAttention and vLLM quiz
Maoni ya haraka juu ya kila jibu, na cheti kinachoweza kushirikishwa na kitambulisho kinachoweza kuthibitishwa baada ya kupita kozi.
Changia elimu ya AI bila malipo. AI Understanding ni 501(c)(3) isiyo na faida — hakuna matangazo, hakuna kizuizi cha malipo, daima. Toa mchango
Maswali yanayoulizwa mara kwa mara
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.
Je, 'Kache ya KV' huhifadhi nini wakati wa kutengeneza maandishi?
Akiba ya KV inashikilia vidhibiti vya ufunguo na thamani kwa kila tokeni iliyotangulia, ikiruhusu kielelezo kuhudhuria muktadha kamili bila kuirejesha kila hatua.
Ni dhana gani ya mfumo-endeshaji iliongoza PagedAttention?
PagedAttention hukopa paging ya kumbukumbu pepe: kashe ya KV imegawanywa katika kurasa za ukubwa usiobadilika ambazo zinaweza kuishi popote, zikiwa zimechorwa na jedwali la kuzuia.
Je, ni tatizo gani la mgao wa kashe wa KV wa kitamaduni ambao PagedAttention hutatua?
Kuhifadhi bamba kubwa moja kubwa kwa kila ombi, lililo na ukubwa wa urefu wa juu zaidi, kulipoteza kiasi kikubwa cha kumbukumbu ya GPU. Paging hutenga vitalu vidogo kwa mahitaji, kufyeka taka.
Je, PagedAttention huruhusu matokeo mengi kushiriki kumbukumbu kwa haraka ya kawaida?
Viambishi awali vinavyofanana (vidokezo vilivyoshirikiwa au matawi ya utafutaji-boriti) hurejelea kurasa halisi za KV, vikinakili tu wakati tawi linatofautiana.
VLLM na PagedAttention zilitengenezwa wapi hapo awali?
vLLM na algoriti ya PagedAttention ilitoka kwa UC Berkeley katika karatasi ya 2023 na kwa haraka ikawa injini ya huduma huria inayotumika sana.
Endelea kujifunza
Miongozo inayohusiana
Miongozo zaidi imechaguliwa kwa mada hii