NVIDIA/kvpress 开源项目教程

NVIDIA/kvpress 开源项目教程

kvpress LLM KV cache compression made easy 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kv/kvpress

1. 项目介绍

kvpress 是由 NVIDIA 开发的一个开源项目，它致力于解决在处理长文本上下文时，大型语言模型（如基于 Transformer 的模型）的 key-value (KV) 缓存造成的内存瓶颈问题。在处理 100k 到 1M 令牌的长文本上下文时，kvpress 实现了多种 KV 缓存压缩方法，并使用 🤗 transformers 进行基准测试。这个项目旨在简化研究人员和开发者在该领域开发新方法的过程。

2. 项目快速启动

在开始使用 kvpress 之前，请确保已经安装了以下依赖：

• Python 3.6 或更高版本
• pip

安装 kvpress

使用 pip 命令安装 kvpress：

pip install kvpress

如果可能，还可以安装 flash attention：

pip install flash-attn --no-build-isolation

使用 kvpress

kvpress 提供了一系列 "presses"，用于在预填充阶段压缩 KV 缓存。以下是一个使用 kvpress 的简单示例：

from transformers import pipeline
from kvpress import ExpectedAttentionPress

# 设定设备
device = "cuda:0"

# 加载模型
model = "meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct"
model_kwargs = {"attn_implementation": "flash_attention_2"}

# 创建 kvpress 管道
pipe = pipeline(
    "kv-press-text-generation",
    model=model,
    device=device,
    model_kwargs=model_kwargs
)

# 定义上下文和问题
context = "一段非常长的文本，你希望一次性压缩"
question = "\n关于压缩后上下文的一个问题"

# 创建压缩对象
press = ExpectedAttentionPress(compression_ratio=0.5)

# 获取答案
answer = pipe(context, question=question, press=press)["answer"]
print(answer)

3. 应用案例和最佳实践

在 kvpress 的官方文档中，提供了多个压缩方法的案例，例如 RandomPress、KnormPress、ExpectedAttentionPress 等。以下是一个最佳实践示例：

使用 ExpectedAttentionPress 压缩方法，压缩上下文 tokens，以便针对不同问题评估压缩效果。

# ...（前面的代码保持不变）

# 使用不同的压缩比
for ratio in [0.1, 0.3, 0.5]:
    press = ExpectedAttentionPress(compression_ratio=ratio)
    answer = pipe(context, question=question, press=press)["answer"]
    print(f"压缩比: {ratio}, 答案: {answer}")

4. 典型生态项目

目前，kvpress 已经成为处理大型语言模型中 KV 缓存压缩问题的主流工具之一。在开源社区中，有许多项目采用了 kvpress 来提高长文本处理的效率，以下是一些典型的生态项目：

• Transformers: 一个用于自然语言处理的库，支持多种预训练模型。
• Hugging Face: 一个提供预训练模型和开源工具的平台，kvpress 在其中得到广泛应用。
• Optimum: 一个优化模型性能的开源项目，与 kvpress 有着紧密的集成。

通过上述教程，您可以开始使用 kvpress 来优化长文本处理的性能。更多详细信息，请参考项目的官方文档。

kvpress LLM KV cache compression made easy 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kv/kvpress