Awesome-LLM-Inference学习资料汇总 - 大语言模型推理优化必备参考

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Awesome-LLM-Inference模型训练模型推理算法优化量化压缩Github开源项目

Awesome-LLM-Inference

Awesome-LLM-Inference学习资料汇总 - 大语言模型推理优化必备参考

LLM Inference

Awesome-LLM-Inference 是一个精选的大语言模型(LLM)推理优化资源合集,旨在帮助研究人员和工程师快速了解和掌握 LLM 推理加速的最新进展。🚀

📚 主要内容

该项目包含以下核心内容:

  • 🔥 最新 LLM/VLM 热点话题汇总
  • 📑 LLM 算法和评估综述论文
  • 🛠️ LLM 训练和推理框架设计
  • 💡 权重/激活量化和压缩技术
  • 🚄 连续批处理和动态批处理
  • 👁️ IO/FLOPs感知注意力和稀疏注意力
  • 🗃️ KV缓存调度/量化/裁剪
  • 📏 提示/上下文压缩
  • 📈 长上下文注意力和KV缓存优化
  • 🚪 提前退出/中间层解码
  • 🔀 并行解码和采样
  • ✂️ 结构化剪枝/知识蒸馏/权重稀疏化
  • 🧠 混合专家(MoE)LLM推理
  • 💻 CPU/单GPU/FPGA/移动端推理
  • 🏗️ 非Transformer架构
  • 🧮 GEMM/Tensor Cores/WMMA并行
  • 🔢 位置编码等其他技术

🌟 亮点资源

  1. FlashAttention-3: 最新的快速准确异步低精度注意力机制实现

  2. vLLM: 高性能LLM推理和服务框架

  3. TensorRT-LLM: NVIDIA开发的LLM推理优化引擎

  4. DeepSpeed-MII: Microsoft的模型推理接口,支持多种推理后端

  5. Text Generation Inference: Hugging Face开发的LLM文本生成推理服务

💡 如何使用

  1. 浏览项目主页了解最新动态
  2. 查看论文列表深入学习相关技术
  3. 尝试使用推荐的开源工具进行实践
  4. 关注Trending Topics把握前沿方向

无论您是 LLM 推理优化领域的新手还是专家,Awesome-LLM-Inference 都能为您提供宝贵的学习资源和研究灵感。欢迎 Star ⭐️ 和贡献,一起推动 LLM 推理技术的发展!

有任何问题或建议,欢迎在 Issues 中讨论。让我们携手打造更快、更高效的 LLM 推理系统!

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