PowerInfer学习资料汇总 - 消费级GPU上的高速大语言模型推理引擎
PowerInfer是一个开源的高速大语言模型(LLM)推理引擎,专为消费级GPU设计。它通过利用LLM推理中的高局部性,可以在单个消费级GPU上实现高效的大模型推理。本文汇总了PowerInfer的相关学习资源,帮助读者快速了解和上手这个项目。
项目简介
PowerInfer的核心设计理念是利用LLM推理中的高局部性,将热激活神经元预加载到GPU,冷激活神经元在CPU上计算,从而显著降低GPU内存需求和CPU-GPU数据传输。它还集成了自适应预测器和神经元感知稀疏运算符,优化了神经元激活和计算稀疏性的效率。
在评估中,PowerInfer在单个NVIDIA RTX 4090 GPU上实现了平均13.20 tokens/s的生成速度,峰值可达29.08 tokens/s,相比llama.cpp最高可提升11.69倍,同时保持模型精度。
安装和使用
- 获取代码:
git clone https://github.com/SJTU-IPADS/PowerInfer
cd PowerInfer
pip install -r requirements.txt
- 编译(以NVIDIA GPU为例):
cmake -S . -B build -DLLAMA_CUBLAS=ON
cmake --build build --config Release
- 下载模型权重:
PowerInfer使用特殊的PowerInfer GGUF格式。你可以从Hugging Face下载预转换的模型,或使用提供的转换脚本从原始模型权重转换。
- 运行推理:
./build/bin/main -m /PATH/TO/MODEL -n $output_token_count -t $thread_num -p $prompt
更多详细使用说明请参考项目README。
支持的模型
PowerInfer目前支持以下模型:
- Falcon-40B
- Llama2系列
- ProSparse Llama2系列
- Bamboo-7B
未来还将支持更多模型,请关注项目更新。
性能优化技巧
如果遇到性能问题,可以参考性能故障排除指南进行优化。
更多应用
PowerInfer还支持服务部署、困惑度评估、批量生成等应用,详细说明请参考:
技术细节与论文
更多技术细节可以参考PowerInfer论文。如果PowerInfer对您的项目和研究有帮助,请引用该论文。
社区资源
PowerInfer是一个快速发展的开源项目,欢迎关注项目看板了解最新进展,并通过GitHub Issues参与讨论和贡献。
通过以上资源,您可以全面了解PowerInfer项目,并快速上手使用这个高效的LLM推理引擎。随着项目的不断发展,更多新特性和优化也将陆续推出,敬请期待!
