KVCache-Factory 项目安装与配置指南

KVCache-Factory 项目安装与配置指南

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

1. 项目基础介绍

KVCache-Factory 是一个针对自动回归模型的开源统一 KV 缓存压缩方法框架。该项目的主要目的是优化大型语言模型在推理过程中的内存使用，通过压缩 KV 缓存来提高效率。项目使用 Python 作为主要的编程语言。

2. 关键技术和框架

该项目使用了以下关键技术：

• KV 缓存压缩：通过不同的算法（如 PyramidKV、SnapKV、StreamingLLM 和 H2O）对模型的 KV 缓存进行压缩。
• Flash Attention v2：一种高效的注意力机制实现，用于提升模型推理速度。
• Sdpa Attention：当设备不支持 Flash Attention v2 时，可以使用 Sdpa Attention 作为替代。

项目所依赖的主要框架包括：

• Transformers：用于处理转换器模型，如 BERT、GPT 等。
• Flash：提供 Flash Attention v2 的实现。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统已经安装了以下依赖：

• Python 3.7 或更高版本
• pip（Python 包管理器）
• CUDA（用于 GPU 加速，如果需要使用 GPU）

确保您的系统中已正确安装了上述依赖项后，可以继续以下步骤。

安装步骤

1. 克隆项目仓库

   打开命令行工具，执行以下命令以克隆项目仓库：

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

2. 安装项目依赖

   进入项目目录，安装项目所需的 Python 包：

   cd KVCache-Factory
   pip install -r requirements.txt
   

3. 配置环境变量

   根据您的系统配置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量，以便指定要使用的 GPU 设备。例如：

   export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
   

   这里的 0 代表使用第一块 GPU，如果需要使用多块 GPU，可以用逗号分隔设备编号，如 0,1,2,3。

4. 运行示例脚本

   项目提供了示例脚本来帮助您开始使用不同的压缩方法。以下是一个运行 LongBench 测试的示例：

   sh scripts/scripts_longBench/eval.sh
   

   请根据实际情况修改脚本中的参数。

以上步骤是 KVCache-Factory 项目的详细安装和配置指南。按照这些步骤操作后，您应该能够成功运行该项目，并根据需要进行进一步的探索和开发。

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