

Redrafter
簡介 :
ReDrafter是一種新穎的推測性解碼方法,通過結合RNN草稿模型和動態樹注意力機制,顯著提高了大型語言模型(LLM)在NVIDIA GPU上的推理速度。這項技術通過加速LLM的token生成,減少了用戶可能經歷的延遲,同時減少了GPU的使用和能源消耗。ReDrafter由Apple機器學習研究團隊開發,並與NVIDIA合作集成到NVIDIA TensorRT-LLM推理加速框架中,為使用NVIDIA GPU的機器學習開發者提供了更快的token生成能力。
需求人群 :
目標受眾為機器學習開發者,特別是在使用NVIDIA GPU進行LLM推理的開發者。ReDrafter通過提高推理速度和降低延遲,使得這些開發者能夠更快地部署和優化他們的LLM應用,提升用戶體驗,並降低運營成本。
使用場景
使用ReDrafter加速數十億參數規模的生產模型的推理過程。
在NVIDIA GPU上部署ReDrafter,實現每秒生成token數的2.7倍提升。
將ReDrafter集成到TensorRT-LLM中,優化LLM的推理性能。
產品特色
- 推測性解碼:使用RNN草稿模型和動態樹注意力機制加速LLM token生成。
- 性能提升:在開源模型上,ReDrafter能夠實現高達3.5個token每生成步驟的速度提升。
- 集成TensorRT-LLM:與NVIDIA合作,將ReDrafter集成到TensorRT-LLM框架中,提升了框架對複雜模型和解碼方法的兼容性。
- 減少延遲:通過提高推理效率,顯著減少了用戶在使用LLM時的延遲。
- 降低成本:減少GPU使用和能源消耗,降低了計算成本。
- 開源模型支持:ReDrafter支持多種開源LLMs,增加了技術的普及度和應用範圍。
- 易於部署:ML開發者可以輕鬆地將ReDrafter應用於生產LLM應用中,享受加速帶來的優勢。
使用教程
1. 安裝並配置NVIDIA TensorRT-LLM環境。
2. 從GitHub獲取ReDrafter的開源代碼。
3. 根據文檔指導,將ReDrafter集成到TensorRT-LLM框架中。
4. 準備或選擇一個開源的LLM模型進行測試。
5. 使用ReDrafter進行LLM的推理加速。
6. 監控和評估推理性能,確保滿足預期的加速效果。
7. 根據需要調整ReDrafter的配置,優化性能。
8. 將優化後的模型部署到生產環境中。
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