Vidur 项目介绍
Vidur是一个高精度且可扩展的LLM（大型语言模型）推理模拟器。对于从事机器学习和AI开发的人士来说，它是一个非常有用的工具。以下是Vidur的一些主要功能：
主要功能
-
容量规划和部署配置优化
Vidur可以帮助用户进行容量规划，找到最优的部署配置，使得LLM部署更加高效。而这一切不需要真正的GPU，仅需在初始阶段进行简单的性能分析。 -
测试新研究思路
用户可以利用Vidur测试新的研究想法，如探索新的调度算法和优化技术（例如投机解码等）。 -
系统性能研究
Vidur允许用户在不同的工作负载和配置下研究模型的系统性能。这对于了解模型在不同条件下的表现非常有帮助。
Vidur支持的模型
Vidur支持多种模型和设备配置，包括（但不限于）以下组合：
meta-llama/Meta-Llama-3-8B在A100 80GB DGX和4xA100 80GB Pairwise NVLink Node上均被支持。meta-llama/Llama-2-7b-hf、codellama/CodeLlama-34b-Instruct-hf等多个模型在A100和H100 DGX以及其他配置节点上均有支持。- 支持的上下文长度为4k，
Llama3-8B和Llama3-70B则支持16k上下文长度。
支持管道并行技术（PP），用户可以根据需要选择合适的PP和TP（张量并行）组合。
使用指南
Vidur提供了多种设置方式以适应不同的开发环境：
- Mamba：用户可以使用
mamba创建虚拟环境并安装必要的依赖。 - Venv：通过Python的
venv模块创建和管理虚拟环境。 - Conda：虽然不被强烈推荐，但也可以使用
conda进行设置 。
运行和指标
要运行模拟器，用户只需在终端中输入特定的命令即可。Vidur支持多种参数配置，详细信息可以在相关文档中查阅。模拟的性能指标会被记录至wandb或保存在simulator_output目录中。
代码格式化和贡献
用户可以使用简单的命令对代码进行格式化。Vidur项目欢迎用户提供贡献，但提交前可能需要签署贡献者许可协议（CLA）。
相关资源
- Vidur的功能详见MLSys'24论文。
- 用户也可以通过在线演示了解Vidur的实际能力。
Vidur项目以其开放性和实用性，成为了研究和开发高效AI应用的强大工具。无论是初学者还是专家，都可以从中获得有价值的帮助和洞察。
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