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Awesome-LLM-Inference

Awesome-LLM-Inference

一系列关于涵盖了从基础框架到先进技术的大型语言模型推理的研究论文和配套代码

Awesome-LLM-Inference项目提供了一系列关于大型语言模型推理的研究论文和配套代码，涵盖了从基础框架到先进技术的全面资源，旨在帮助研究人员和开发者提高推理效率和性能。提供了全面的信息和技术支持，用于研究和开发高性能的大型语言模型。

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

什么是 Awesome-LLM-Inference？

Awesome-LLM-Inference 是一个精心整理的关于大量语言模型（LLM）推断方法的论文列表，其中包括了实现代码。这一项目的设计初衷是为那些对 LLM 推断技术感兴趣的研究人员和开发者提供一个便捷的资源汇总。

项目的特点

  1. 广泛的论文覆盖：项目涵盖了大量关于 LLM 推断的研究论文，并附有这些论文所使用的代码链接。这意味着用户不仅可以阅读相关的理论研究，还可以动手实践。

  2. 各类主题的探索：不论是重量/激活量化、连续批处理、还是长上下文注意力优化，项目都提供了详尽的信息，并且为每个主题提供了推荐的论文和代码资源。

  3. 定期更新：项目持续更新最新的研究成果，以确保用户能及时获取最新知识。

可下载的资源

项目提供了一本名为《Awesome LLM Inference for Beginners》的 PDF 文档，包含详细的技术分析和实现思路，例如 FastServe、零量化、SmoothQuant 等技术，方便初学者学习。

项目内容索引

项目内容包含多种主题，如：

  • 热门 LLM/VLM 话题：如 Open-Sora、DeepSeek-V2 等新兴研究。
  • LLM 算法与评估调查：包括从算法到硬件等多方面的评估调研。
  • LLM 训练/推断框架/设计：如 Megatron-LM、DeepSpeed-FastGen。
  • 重量/激活量化/压缩：零量化、SmoothQuant 的详细研究。
  • IO 运算/稀疏注意力：如 FlashAttention，以及相应的性能优化研究。

项目的应用

Awesome-LLM-Inference 对于从事 AI 开发的技术人员、研究机构以及对大语言模型感兴趣的学习者来说都是非常有价值的工具。这些资源不仅可以帮助理解现有技术，还可以启发新的研究思路和开发方向。

许可证与贡献者

项目以 GPLv3.0 协议开源，为用户提供最大程度的自由，同时也鼓励社区贡献者的参与。项目的创建者和贡献者来自多个领域，确保其内容的多样性与深度。

总结

Awesome-LLM-Inference 是一个不可多得的学习和研究平台，为研究人员提供了全面的 LLM 推断资源。无论是初学者还是经验丰富的专业人士，都能通过这个项目进一步提升对 LLM 推断技术的了解和应用能力。

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