Awesome-LLM-Inference学习资料汇总 - 大语言模型推理优化必备参考
Awesome-LLM-Inference 是一个精选的大语言模型(LLM)推理优化资源合集,旨在帮助研究人员和工程师快速了解和掌握 LLM 推理加速的最新进展。🚀
📚 主要内容
该项目包含以下核心内容:
- 🔥 最新 LLM/VLM 热点话题汇总
- 📑 LLM 算法和评估综述论文
- 🛠️ LLM 训练和推理框架设计
- 💡 权重/激活量化和压缩技术
- 🚄 连续批处理和动态批处理
- 👁️ IO/FLOPs感知注意力和稀疏注意力
- 🗃️ KV缓存调度/量化/裁剪
- 📏 提示/上下文压缩
- 📈 长上下文注意力和KV缓存优化
- 🚪 提前退出/中间层解码
- 🔀 并行解码和采样
- ✂️ 结构化剪枝/知识蒸馏/权重稀疏化
- 🧠 混合专家(MoE)LLM推理
- 💻 CPU/单GPU/FPGA/移动端推理
- 🏗️ 非Transformer架构
- 🧮 GEMM/Tensor Cores/WMMA并行
- 🔢 位置编码等其他技术
🌟 亮点资源
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FlashAttention-3: 最新的快速准确异步低精度注意力机制实现
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vLLM: 高性能LLM推理和服务框架
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TensorRT-LLM: NVIDIA开发的LLM推理优化引擎
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DeepSpeed-MII: Microsoft的模型推理接口,支持多种推理后端
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Text Generation Inference: Hugging Face开发的LLM文本生成推理服务
💡 如何使用
- 浏览项目主页了解最新动态
- 查看论文列表深入学习相关技术
- 尝试使用推荐的开源工具进行实践
- 关注Trending Topics把握前沿方向
无论您是 LLM 推理优化领域的新手还是专家,Awesome-LLM-Inference 都能为您提供宝贵的学习资源和研究灵感。欢迎 Star ⭐️ 和贡献,一起推动 LLM 推理技术的发展!
有任何问题或建议,欢迎在 Issues 中讨论。让我们携手打造更快、更高效的 LLM 推理系统!