TokenSwift 开源项目最佳实践教程

TokenSwift 开源项目最佳实践教程

TokenSwift From Hours to Minutes: Lossless Acceleration of Ultra Long Sequence Generation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TokenSwift

1. 项目介绍

TokenSwift 是一个旨在加速超长序列生成的开源框架，它能够处理长达 100K 的标记序列，同时保持目标模型的输出质量。该框架的核心技术能够在不损失模型质量的前提下，将计算时间从数小时缩短至数分钟，大大提高了处理效率。

2. 项目快速启动

环境准备

• Python 3.11
• NVIDIA CUDA Toolkit

安装步骤

1. 克隆项目代码：

   git clone https://github.com/bigai-nlco/TokenSwift.git
   

2. 创建并激活虚拟环境：

   conda create -n tokenswift python=3.11
   conda activate tokenswift
   

3. 安装依赖：

   conda install nvidia::cuda-nvcc
   pip install -r requirements.txt
   pip install https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases/download/v2.7.4.post1/flash_attn-2.7.4.post1+cu12torch2.4cxx11abiFALSE-cp311-cp311-linux_x86_64.whl
   

运行示例

假设我们已经有了预训练的模型和相应的权重文件，以下是一个简单的运行示例：

torchrun --master-port 1111 --nproc_per_node=1 main.py \
--model_type llama3_1 \
--ckpt_path your_checkpoint_path \
--prefill_len 4096 \
--retrival_max_budget 4096 \
--gen_len 102400 \
--gamma 4 \
--min_p 0.1 \
--temperature 1.0 \
--tree_decoding \
--ngram_topk 20 \
--penalty 1.2 \
--penalty_length 1024 \
--prompt_id 0

请确保替换 your_checkpoint_path 为你的权重文件路径。

3. 应用案例和最佳实践

• 超长文本生成：TokenSwift 适用于生成超长文本，如文章、报告等。
• 实时内容创作：利用 TokenSwift 可以在短时间内生成高质量的文本内容，适用于新闻生成、实时聊天等场景。

最佳实践

• 模型选择：根据生成任务的需求选择合适的模型和模型大小。
• 性能优化：合理配置 gamma、min_p、temperature 等参数，以提高生成速度和文本质量。

4. 典型生态项目

TokenSwift 可以与以下生态项目结合使用，以发挥更大的效果：

• HuggingFace：利用 HuggingFace 提供的预训练模型进行文本生成。
• Medusa 和 TriForce：这两个项目也是值得关注的 LLM 社区项目，它们在模型优化和加速方面有着独到之处。

以上就是 TokenSwift 开源项目的最佳实践教程，希望对您的使用有所帮助。

TokenSwift From Hours to Minutes: Lossless Acceleration of Ultra Long Sequence Generation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TokenSwift