PowerInfer学习资料汇总 - 消费级GPU上的高速大语言模型推理引擎

PowerInfer学习资料汇总 - 消费级GPU上的高速大语言模型推理引擎

PowerInfer是一个开源的高速大语言模型(LLM)推理引擎,专为消费级GPU设计。它通过利用LLM推理中的高局部性,可以在单个消费级GPU上实现高效的大模型推理。本文汇总了PowerInfer的相关学习资源,帮助读者快速了解和上手这个项目。

项目简介

PowerInfer的核心设计理念是利用LLM推理中的高局部性,将热激活神经元预加载到GPU,冷激活神经元在CPU上计算,从而显著降低GPU内存需求和CPU-GPU数据传输。它还集成了自适应预测器和神经元感知稀疏运算符,优化了神经元激活和计算稀疏性的效率。

在评估中,PowerInfer在单个NVIDIA RTX 4090 GPU上实现了平均13.20 tokens/s的生成速度,峰值可达29.08 tokens/s,相比llama.cpp最高可提升11.69倍,同时保持模型精度。

安装和使用

1. 获取代码:

git clone https://github.com/SJTU-IPADS/PowerInfer
cd PowerInfer
pip install -r requirements.txt

2. 编译(以NVIDIA GPU为例):

cmake -S . -B build -DLLAMA_CUBLAS=ON
cmake --build build --config Release

3. 下载模型权重:

PowerInfer使用特殊的PowerInfer GGUF格式。你可以从Hugging Face下载预转换的模型,或使用提供的转换脚本从原始模型权重转换。

4. 运行推理:

./build/bin/main -m /PATH/TO/MODEL -n $output_token_count -t $thread_num -p $prompt

更多详细使用说明请参考项目README。

支持的模型

PowerInfer目前支持以下模型:

• Falcon-40B
• Llama2系列
• ProSparse Llama2系列
• Bamboo-7B

未来还将支持更多模型,请关注项目更新。

性能优化技巧

如果遇到性能问题,可以参考性能故障排除指南进行优化。

更多应用

PowerInfer还支持服务部署、困惑度评估、批量生成等应用,详细说明请参考:

• 服务部署
• 困惑度评估
• 批量生成

技术细节与论文

更多技术细节可以参考PowerInfer论文。如果PowerInfer对您的项目和研究有帮助,请引用该论文。

社区资源

• 项目GitHub仓库
• 在线Demo
• Hugging Face模型仓库

PowerInfer是一个快速发展的开源项目,欢迎关注项目看板了解最新进展,并通过GitHub Issues参与讨论和贡献。

通过以上资源,您可以全面了解PowerInfer项目,并快速上手使用这个高效的LLM推理引擎。随着项目的不断发展,更多新特性和优化也将陆续推出,敬请期待!