
使用場景
使用MInference在單個A100 GPU上實現1M上下文的快速推理。
結合Hugging Face的模型和MInference進行高效的文本生成任務。
在ICML'24會議上展示MInference 1.0的性能和應用案例。
產品特色
動態稀疏注意力模式識別:通過分析確定每個注意力頭屬於的稀疏模式。
在線稀疏索引近似:動態計算注意力,使用最優的自定義內核。
支持多種解碼型大型語言模型:包括LLaMA風格模型和Phi模型。
簡化安裝過程:通過pip命令快速安裝MInference。
提供豐富的文檔和示例:幫助用戶快速上手和應用MInference。
持續更新和社區支持:適應更多模型,不斷優化性能。
使用教程
1. 安裝必要的依賴,包括Torch和FlashAttention-2。
2. 使用pip安裝MInference。
3. 根據所使用的模型框架(如Hugging Face的transformers或vLLM),導入MInference模塊並應用到模型上。
4. 通過MInference模塊對模型進行patch,以利用動態稀疏注意力特性。
5. 運行推理任務,享受加速帶來的性能提升。
6. 參考MInference提供的示例和實驗,進一步探索和優化使用方式。
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