

Minference
紹介 :
MInferenceは、長文脈大型言語モデル(LLM)の推論を高速化するフレームワークです。LLMのAttention機構における動的スパース性を利用し、静的パターン認識とオンラインスパースインデックス近似計算により、プリフィリング速度を大幅に向上させます。単一のA100 GPU上で1Mコンテキストの処理速度を10倍に高速化し、同時に推論精度を維持します。
ターゲットユーザー :
MInferenceは、大規模言語モデルの推論タスクに取り組む研究者や開発者、特に限られたハードウェアリソースで効率的な推論を実現する必要があるユーザーを対象としています。
使用シナリオ
MInferenceを使用して、単一のA100 GPU上で1Mコンテキストの高速推論を実現します。
Hugging FaceのモデルとMInferenceを組み合わせて、効率的なテキスト生成タスクを実行します。
ICML'24会議でMInference 1.0のパフォーマンスとアプリケーション事例を発表しました。
製品特徴
動的スパースAttentionパターン認識:各Attentionヘッドが属するスパースパターンを分析?特定します。
オンラインスパースインデックス近似:最適なカスタムカーネルを使用してAttentionを動的に計算します。
様々なデコーディング型大型言語モデルに対応:LLaMAスタイルモデルやPhiモデルなどに対応しています。
簡素化されたインストールプロセス:pipコマンドでMInferenceを迅速にインストールできます。
豊富なドキュメントとサンプルを提供:ユーザーはMInferenceを迅速に使い始めることができます。
継続的なアップデートとコミュニティサポート:より多くのモデルに対応し、パフォーマンスを継続的に最適化します。
使用チュートリアル
1. TorchとFlashAttention-2を含む必要な依存関係をインストールします。
2. pipを使用してMInferenceをインストールします。
3. Hugging FaceのtransformersやvLLMなど、使用しているモデルフレームワークに応じて、MInferenceモジュールをインポートし、モデルに適用します。
4. MInferenceモジュールを使用してモデルにパッチを適用し、動的スパースAttention特性を利用します。
5. 推論タスクを実行し、高速化によるパフォーマンス向上を実現します。
6. MInferenceが提供するサンプルと実験を参照し、使用方法をさらに探求?最適化します。
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