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BentoML:如何使用 JuiceFS 加速大模型加载

BentoML 是一个开源的大语言模型(LLM) AI 应用的开发框架和部署工具,致力于为开发者提供最简单的构建大语言模型 AI 应用的能力,其开源产品已经支持全球数千家企业和组织的核心 AI 应用。 当 BentoML 在 Serverless 环境中部署模型时,其中一个主要挑战是冷启动慢,尤其在部署大型语言模型时更为明显。由于这些模型体积庞大,启动和初始化过程耗时很长。此外,由于 Image Registry 的带宽较小,会让大体积的 Container Image 进一步加剧冷启动缓慢的问题。为了解决这一问题,BentoML引入了JuiceFS。 JuiceFS 的 POSIX 兼容性和数据分块使我们能够按需读取数据,读取性能接近 S3 能提供的性能 的上限,有效解决了大型模型在 Serverless 环境中冷启动缓慢的问题。**使用 JuiceFS 后,模型加载速度由原来的 20 多分钟缩短至几分钟。**在实施 JuiceFS 的过程中,我们发现实际模型文件的读取速度与预期基准测试速度存在差异。通过一系列优化措施,如改进数据缓存策略和优化读取算法,我们成功解决了这些挑战。在本文...

大语言模型推理提速,TensorRT-LLM 高性能推理实践

1.TensorRT-LLM 如何提升 LLM 模型推理效率 大型语言模型(Large language models,LLM)是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。底层转换器是一组神经网络,这些神经网络由具有 self-attention 的编码器和解码器组成。编码器和解码器从一系列文本中提取含义,并理解其中的单词和短语之间的关系。 当前 LLM 模型推理的主要瓶颈是 GPU 显存资源不足。因此,各类加速框架主要集中于降低 GPU 显存峰值和提高 GPU 使用率两大目标。 TensorRT-LLM[1]是 NVIDIA 推出的大语言模型(LLM)推理优化框架。它提供了一组 Python API 用于定义 LLMs,并且使用最新的优化技术将 LLM 模型转换为 TensorRT Engines,推理时直接使用优化后的 TensorRT Engines。 TensorRT-LLM 主要利用以下四项优化技术提升 LLM 模型推理效率。 1.1 量化 模型量化技术是通过降低原始模型的精度来减少模型推理时的 GPU 显存使用。 TensorRT 支持多种模型的多种精度,以下列举了部分主...

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