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mlx_parallm

mlx_parallm

为Apple Silicon设备实现高效并行推理

MLX ParaLLM是一个为Apple Silicon设备开发的开源项目，利用MLX框架实现批处理KV缓存技术，从而提高并行推理效率。项目支持Meta-Llama、Phi-3和Gemma等多种模型，兼容量化和float16格式。通过batch_generate方法，MLX ParaLLM实现自动填充、提示模板格式化和多种采样策略，适用于大规模并行文本生成任务。

MLX ParaLLMApple Silicon批处理KV缓存并行推理语言模型Github开源项目
访问官网GitHub

MLX ParaLLM

通过MLX在Apple Silicon设备上实现快速并行推理的批量KV缓存。

本仓库大量借鉴了mlx_lm。将探索如何在那里添加批量生成作为非破坏性PR。

使用方法

需要安装mlx和mlx_lm。

from mlx_parallm.utils import load, batch_generate
model, tokenizer = load("google/gemma-1.1-2b-it")
prompts = ["prompt_0", ..., "prompt_k"]
responses = batch_generate(model, tokenizer, prompts=prompts_raw[:10], max_tokens=100, verbose=True, format_prompts=True, temp=0.0)

模型

已测试的模型：

  • meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
  • microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct
  • google/gemma-1.1-2b-it
  • mlx-community/Meta-Llama-3-8B-Instruct-4bit
  • mlx-community/Phi-3-mini-4k-instruct-4bit
  • mlx-community/gemma-1.1-2b-it-4bit

同时支持量化和float16模型。如果有足够的RAM，float16模型似乎通常表现更快（在M3 Max 128GB上，gemma-2b的吞吐量最高可达1300+词/秒）。

可以通过从mlx_lm/models复制架构文件并将任何对KVCache的引用替换为BatchedKVCache来添加其他模型。

特性

已支持：

  • batch_generate方法（已测试len(prompts) > 500）
  • 自动填充
  • 使用提示模板自动格式化（format_prompts=True）
  • temp = 0、temp > 0、top_p采样
  • 单流generate方法

尚未支持：

  • 重复惩罚
  • batch_generate的流式输出
  • 异步请求的动态批处理

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