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llama-160m-accelerator

llama-160m-accelerator

基于多阶段MLP的LLaMA-160M模型推理加速器

这是一个为JackFram/llama-160m模型设计的加速器项目，借鉴了Medusa推测解码架构的思想。该加速器通过改造MLP为多阶段结构，实现了基于状态向量和先前采样令牌的单token预测，有效提升了模型推理速度。项目支持与vLLM和Hugging Face TGI等工具集成，为大型语言模型的高效部署提供了实用解决方案。加速器的训练过程轻量化，能够在短时间内完成，适用于各种规模的生成式模型。

模型开源项目HuggingfaceDocker文本生成深度学习Github模型加速vLLM
GitHubHugging Face

llama-160m-accelerator项目介绍

llama-160m-accelerator是一个旨在加速JackFram/llama-160m模型的加速器项目。该项目借鉴了Medusa推测解码架构的思想，是为vLLM CI测试构建的示例加速器。

项目核心特性

  1. 多阶段MLP：该加速器将原始MLP修改为多阶段MLP结构。每个阶段基于状态向量和先前阶段的采样token来预测草稿中的单个token。

  2. 上下文感知：基础模型的状态向量为加速器提供上下文信息，而对先前采样token的条件化则允许它生成更高质量的草稿n-gram。

  3. 通用架构：底层的MLP推测器是一种通用架构，可以与任何生成模型一起训练以加速推理。

  4. 轻量级训练：训练过程轻量级，根据基础模型的大小和速度，通常可以在几天内完成。

安装与使用

项目可以通过以下步骤从源代码安装：

git clone https://github.com/foundation-model-stack/fms-extras
cd fms-extras
pip install -e .

在生产环境中使用

该项目提供了在IBM生产TGIS和Huggingface TGI中使用的示例。用户可以通过Docker镜像快速部署和运行模型。

IBM生产TGIS环境

用户需要设置HF_HUB_CACHE、HF_HUB_TOKEN和TGIS_IMAGE等环境变量，然后通过Docker命令下载和运行模型。

Huggingface TGI环境

用户可以通过Docker运行服务器，并使用curl命令进行请求。

相关资源

项目提供了以下相关资源的链接：

  1. Paged Attention KV-Cache / Speculator
  2. 带有推测解码的生产服务器
  3. Speculator训练

注意事项

  • 所有示例都要求环境能够访问CUDA。
  • 首次提示可能会较慢，因为存在预热时间。
  • 对于张量并行，需要添加--num-shard参数。

总的来说，llama-160m-accelerator项目为llama-160m模型提供了一个高效的加速解决方案，具有良好的通用性和易用性，适用于各种生产环境。

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