DeepSpeed-MII

DeepSpeed-MII 项目介绍

简介

DeepSpeed-MII 是一个开源的 Python 库，由 DeepSpeed 开发设计，旨在普及高效的模型推理。它专注于高通量、低延迟和经济实惠。MII 提供了多项功能和技术，如阻塞的 KV 缓存、连续批处理、动态拆分融合、张量并行以及高性能的 CUDA 内核，支持如 Llama-2-70B、Mixtral（MoE）8x7B 和 Phi-2 等大型语言模型（LLM）的快速推理。

核心技术

用于高通量文本生成的 MII

MII 通过下列关键技术实现加速文本生成推理：

• 阻塞的 KV 缓存：优化模型推理速度。
• 连续批处理：提高处理效率。
• 动态拆分融合：减少处理时间。
• 高性能 CUDA 内核：提高硬件利用率。

MII 传统技术

在过去，MII 在低延迟服务场景中引入了多项关键性能优化，包括：

• Transformer 的深度融合。
• 多 GPU 推理和张量切片。
• 面向资源受限系统的 ZeRO 推理。
• 编译器优化。

MII 的工作原理

MII 利用 DeepSpeed-Inference 技术，根据模型架构、模型大小、批处理大小和可用硬件资源，自动应用适当的系统优化，从而减少延迟并最大化吞吐量。

支持的模型

MII 目前支持超过 37,000 种模型，涵盖八种流行的模型架构：

• Falcon: 7B - 180B
• Llama: 7B - 65B
• Llama-2: 7B - 70B
• Llama-3: 8B - 405B
• Mistral: 7B
• Mixtral (MoE): 8x7B
• OPT: 0.1B - 66B
• Phi-2: 2.7B
• Qwen and Qwen2: 7B - 72B

快速入门

DeepSpeed-MII 允许用户通过简单的代码部署支持的模型：

安装

用户可以通过 PyPI 安装 DeepSpeed-MII：

pip install deepspeed-mii

非持久化管道

这种方式适合快速体验 DeepSpeed-MII，仅需几行代码：

import mii
pipe = mii.pipeline("mistralai/Mistral-7B-v0.1")
response = pipe(["DeepSpeed is", "Seattle is"], max_new_tokens=128)
print(response)
pipe.destroy()

持久化部署

适用于长期运行和生产环境：

import mii
client = mii.serve("mistralai/Mistral-7B-v0.1")
response = client.generate(["Deepspeed is", "Seattle is"], max_new_tokens=128)
print(response)
client.terminate_server()

贡献与商标

DeepSpeed-MII 欢迎社区贡献，并遵循 Microsoft 的开源行为准则。项目中可能包含商标或标识，使用时须遵循相关品牌使用指南。