Inferflow 开源项目教程

Inferflow 开源项目教程

inferflow Inferflow is an efficient and highly configurable inference engine for large language models (LLMs). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/inferflow

1. 项目介绍

Inferflow 是一个高效且高度可配置的推理引擎，专为大型语言模型（LLMs）设计。它允许用户通过修改配置文件来服务大多数常见的 Transformer 模型，而无需编写任何源代码。Inferflow 支持多种量化方案、多 GPU 推理、广泛的文件格式支持以及安全的 pickle 数据加载。

2. 项目快速启动

2.1 获取代码

首先，克隆 Inferflow 的代码库到本地：

git clone https://github.com/inferflow/inferflow.git
cd inferflow

2.2 构建项目

2.2.1 构建 GPU 版本

构建支持 GPU/CPU 混合推理的版本：

mkdir build/gpu
cd build/gpu
cmake -DUSE_CUDA=1 -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES=75 ..
make install -j 8

2.2.2 构建 CPU 版本

构建仅支持 CPU 推理的版本：

mkdir build/cpu
cd build/cpu
cmake -DUSE_CUDA=0 ..
make install -j 8

2.3 运行 LLM 推理工具

2.3.1 加载小模型并进行推理

首先，下载模型文件：

cd [inferflow-root-dir]/data/models/llama2_c/
bash download.sh

然后，运行推理工具：

cd [inferflow-root-dir]/bin/
release/llm_inference llm_inference_tiny.ini

2.3.2 加载较大模型进行推理

编辑配置文件 bin/inferflow_service.ini，选择一个模型，然后在 "transformer_engine" 部分中配置相应的模型路径。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 多 GPU 推理

Inferflow 支持三种模型分区策略：按层分区（pipeline parallelism）、按张量分区（tensor parallelism）和混合分区（hybrid parallelism）。用户可以根据需求选择合适的分区策略来优化多 GPU 推理性能。

3.2 量化推理

Inferflow 支持多种量化方案，包括 2-bit、3-bit、3.5-bit、4-bit、5-bit、6-bit 和 8-bit 量化。通过量化，用户可以在不显著降低模型精度的情况下，显著减少模型的内存占用和推理时间。

3.3 安全加载 pickle 数据

Inferflow 通过实现一个简化的 pickle 解析器，支持安全地加载 pickle 格式的模型数据，避免了传统 Python 代码加载 pickle 文件时的安全问题。

4. 典型生态项目

4.1 Huggingface Transformers

Huggingface Transformers 是一个广泛使用的开源库，支持多种预训练语言模型。Inferflow 可以与 Huggingface Transformers 结合使用，通过修改配置文件来服务这些模型，而无需修改源代码。

4.2 TensorRT-LLM

TensorRT-LLM 是 NVIDIA 推出的一个高性能推理引擎，专为 TensorRT 优化。Inferflow 可以与 TensorRT-LLM 结合使用，提供更高效的推理性能。

4.3 DeepSpeed-MII

DeepSpeed-MII 是 Microsoft 推出的一个分布式推理引擎，支持大规模模型的推理。Inferflow 可以与 DeepSpeed-MII 结合使用，提供更灵活的模型服务和推理选项。

通过以上模块的介绍，用户可以快速了解 Inferflow 的功能和使用方法，并结合实际应用场景进行优化和部署。

inferflow Inferflow is an efficient and highly configurable inference engine for large language models (LLMs). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/inferflow