Triton+TensorRT-LLM在70B模型上的多组实验

结论:

1. 单机内部,tp并行,速度比tp并行,要快。

分析:并发较少时,tp并行,所有卡都忙碌;pp并行,同时只有1张卡在忙碌。

2. tp并行,增大并发数,吞吐量显著增大。400个请求,串行:225秒全部完成,4路并行:128秒全部完成。(和线上A10卡的结论有偏差,线上并行比串行只增加10%的吞吐量)。

3. context并行,基本和tp并行的性能持平,没有变化。

4. int8_kv_cache,性能:基本和tp并行的性能持平;精度:60--跌到-->30

5. 中文xiaoice chat的calibration数据集,相比英文的数据集,精度不升反降。

python+opencv简谱识别音频生成系统源码含GUI界面+详细运行教程+数据 一、项目简介 提取简谱中的音乐信息,依据识别到的信息生成midi文件。 Extract music information from musical scores and generate a midi file according to it. 二、项目运行环境 python=3.11.1 第三方库依赖 opencv-python=4.7.0.68 numpy=1.24.1 可以使用命令 pip install -r requirements.txt 来安装所需的第三方库。 三、项目运行步骤 3.1 命令行运行 运行main.py。 输入简谱路径:支持图片或文件夹,相对路径或绝对路径都可以。 输入简谱主音:它通常在第一页的左上角“1=”之后。 输入简谱速度:即每分钟拍数,同在左上角。 选择是否输出程序中间提示信息:请输入Y或N(不区分大小写,下同)。 选择匹配精度:请输入L或M或H,对应低/中/高精度,一般而言输入L即可。 选择使用的线程数:一般与CPU核数相同即可。虽然python的线程不是真正的多线程,但仍能起到加速作用。 估算字符上下间距:这与简谱中符号的密集程度有关,一般来说纵向符号越稀疏,这个值需要设置得越大,范围通常在1.0-2.5。 二值化算法:使用全局阈值则跳过该选项即可,或者也可输入OTSU、采用大津二值化算法。 设置全局阈值:如果上面选择全局阈值则需要手动设置全局阈值,对于.\test.txt中所提样例,使用全局阈值并在后面设置为160即可。 手动调整中间结果:若输入Y/y,则在识别简谱后会暂停代码,并生成一份txt文件,在其中展示识别结果,此时用户可以通过修改这份txt文件来更正识别结果。 如果选择文件夹的话,还可以选择所选文件夹中不需要识别的文件以排除干扰
<think>好的,用户想了解不同LLM相关产品的分类及主要功能,具体提到了xinference、TGI、OpenLLM、SGI、TensorRT-LLM、OpenVino、llama.cpp和vLLM。我需要逐一整理每个工具的功能和分类,并进行比较。 首先,我应该确定分类的标准。常见的分类维度可能包括推理框架、优化工具、部署工具、硬件支持等。例如,有些工具专注于模型推理加速,有些则提供部署解决方案。另外,硬件支持如CPU、GPU、特定厂商的硬件(如NVIDIA、Intel)也是一个重要分类点。 接下来,我需要逐个分析每个产品: 1. **Xinference**:这是由开源社区开发的项目,可能提供分布式推理和部署功能。支持多种模型格式,适合企业级应用,可能属于部署框架。 2. **TGI (Text Generation Inference)**:Hugging Face推出的,专门用于文本生成的推理服务,支持大模型,优化了吞吐和延迟,可能属于推理服务框架,支持GPU加速。 3. **OpenLLM**:允许运行和管理开源LLM,提供API和Web界面,属于部署框架,支持多种运行时。 4. **SGI (可能是某个专有解决方案,需要确认,但根据引用中的描述,可能属于推理加速框架,支持多节点部署)**。 5. **TensorRT-LLM**:NVIDIA的推理加速库,针对其GPU优化,属于优化工具,提升推理性能。 6. **OpenVINO**:Intel的工具,优化模型在Intel硬件上的性能,属于优化工具,支持CPU、集成显卡等。 7. **llama.cpp**:专注于在CPU上运行LLM,通过量化优化,适合资源受限环境,属于推理框架。 8. **vLLM**:专注于吞吐量优化,支持连续批处理和PagedAttention,适合高并发场景,属于推理服务框架。 接下来需要验证每个工具的具体功能和分类是否正确,可能需要查阅文档或相关资料。例如,确认SGI的具体功能,用户提供的引用中提到的SGI可能属于推理加速框架,支持多节点部署。此外,TensorRT-LLM和OpenVINO分别针对NVIDIA和Intel的硬件优化,属于硬件厂商的优化工具。 在分类时,可以将它们分为推理服务框架(如TGI、vLLM)、优化工具(TensorRT-LLM、OpenVINO)、部署框架(Xinference、OpenLLM)、CPU优化工具(llama.cpp)等。 需要确保每个产品的描述准确,例如vLLM的PagedAttention技术是否确实用于显存管理,TGI是否支持Hugging Face模型库等。同时,注意区分不同产品的侧重点,如部署、优化、硬件支持等。 最后,比较时可能需要制作表格或分点说明,突出各自的功能特点和适用场景,帮助用户理解它们的区别和选择依据。</think>以下是LLM相关产品的分类及功能比较,按核心功能划分为四类: ### 一、推理服务框架 1. **TGI (Text Generation Inference)** Hugging Face推出的文本生成推理服务,支持多GPU并行和动态批处理,优化大模型推理效率。支持Hugging Face模型库,提供REST/WebSocket接口[^1]。 2. **vLLM** 面向高吞吐场景的推理框架,采用PagedAttention技术优化显存管理,支持连续批处理。适合需要快速响应大规模请求的场景,如在线聊天服务。 ### 二、模型优化工具 3. **TensorRT-LLM** NVIDIA推出的GPU推理加速库,针对其硬件优化内核计算和显存分配,支持量化与并行策略配置,可集成到Triton推理服务器[^1]。 4. **OpenVINO** Intel开发的工具链,通过模型压缩和算子融合优化CPU/集成显卡性能,支持边缘设备部署,适合Intel生态用户。 ### 三、部署框架 5. **Xinference** 支持分布式推理的部署框架,提供REST API和模型管理界面,兼容GGML/ONNX/PyTorch格式,适合企业私有化部署。 6. **OpenLLM** 开源模型部署工具,内置LangChain集成和Prompts监控,支持通过CLI快速启动模型服务,灵活性较高。 ### 四、CPU专用方案 7. **llama.cpp** 基于C++的轻量化推理框架,通过4-bit量化在CPU上运行LLM,依赖低且跨平台,适合本地开发或资源受限环境。 ### 对比表格 | 工具 | 核心功能 | 硬件支持 | 适用场景 | |-----------------|-------------------------|----------------|----------------------------| | TGI | 高并发文本生成 | NVIDIA GPU | 云端大模型服务 | | vLLM | 吞吐量优化 | NVIDIA GPU | 高负载API服务 | | TensorRT-LLM | GPU推理加速 | NVIDIA GPU | 企业级GPU集群部署 | | OpenVINO | Intel硬件优化 | Intel CPU/GPU | 边缘计算、物联网设备 | | Xinference | 分布式模型部署 | 多平台 | 企业私有化LLM服务 | | llama.cpp | CPU推理与量化 | CPU | 本地开发/低资源环境 |
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