KVCache-Factory: 统一的KV缓存压缩框架

KVCache-Factory: 统一的KV缓存压缩框架

KVCache-Factory Unified KV Cache Compression Methods for Auto-Regressive Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kv/KVCache-Factory

项目介绍

KVCache-Factory 是一个为自动回归模型设计的统一KV缓存压缩框架。该项目旨在提供一个高效的解决方案，通过不同的KV缓存压缩方法来优化大型语言模型的推理性能。KVCache-Factory 支持多种压缩方法，如PyramidKV、SnapKV、H2O 和 StreamingLLM，并且可以在不同的注意力机制下工作，例如Flash Attention v2 和 Sdpa Attention。

项目快速启动

要开始使用KVCache-Factory，请按照以下步骤操作：

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/Zefan-Cai/KVCache-Factory.git
   

2. 安装依赖：

   cd KVCache-Factory
   pip install -r requirements.txt
   

3. 运行推理示例：

   export CUDA_VISIBLE_DEVICES=$1
   method=$2
   max_capacity_prompts=64
   attn_implementation=$3
   python scripts/run_longbench.py --method $method --max_capacity_prompts $max_capacity_prompts --attn_implementation $attn_implementation
   

   其中，$1 是可见的CUDA设备编号，$2 是选择的KV缓存压缩方法，$3 是注意力机制的实现方式。

应用案例和最佳实践

• 多GPU推理：KVCache-Factory 支持使用多个GPU进行推理，这对于处理大型语言模型（如70B LlaMa-3）非常有用。

• 注意力图可视化：项目提供了可视化工具，可以帮助开发者理解不同层的模型注意力图。

• 性能优化：通过使用不同的KV缓存压缩方法，可以根据设备能力和模型需求进行性能优化。

典型生态项目

KVCache-Factory 是一个开源项目，它是AI和机器学习生态系统中的一个重要组成部分。它与其他开源项目如PyTorch、Transformers 和 Flash Attention 等，共同推进了自然语言处理领域的研究和应用。

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以上就是KVCache-Factory项目的简要介绍。如果您需要更详细的信息或帮助，请参考项目仓库中的文档和示例代码。

KVCache-Factory Unified KV Cache Compression Methods for Auto-Regressive Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kv/KVCache-Factory