LightLLM

LightLLM是一个基于Python的大型语言模型(LLM)推理和服务框架，以其轻量级设计、易于扩展和高速性能而著称。它聚合了多个广受好评的开源实现的优点，包括但不限于FasterTransformer、TGI、vLLM和FlashAttention等。

LightLLM的功能特点：

1. 异步三过程协作：LightLLM将分词、模型推理和去标记操作异步执行，大幅度提升了GPU的利用率。
2. 无填充操作（Nopad）：支持多个模型的不填充注意力操作，有效处理不同长度请求。
3. 动态批处理：能够动态调度请求的批次，提高处理效率。
4. 引入FlashAttention：利用FlashAttention提高速度并减少GPU在推理过程中的内存占用。
5. 张量并行：通过跨多个GPU的张量并行加速推理。
6. Token Attention：实现了token-wise的KV缓存内存管理机制，在推理过程中实现零内存浪费。
7. 高性能路由：与Token Attention结合，精细管理每个token的GPU内存，优化系统吞吐量。
8. Int8KV缓存：这个功能将tokens的容量增加近两倍，目前仅llama支持。

在什么情况下使用LightLLM：

• 高速推理需求：当你需要在保持高性能的同时，对大型语言模型进行推理服务时。
• 资源限制环境：在资源有限（如GPU内存）但需要最大化资源利用效率的情景下。
• 支持多模型和多模态场景：如果你的项目需求不仅包括文本处理，还需要处理图像等多模式输入，LightLLM提供了对多模态模型的支持。
• 面对大量并发请求：当系统需要处理高并发请求且保持低延迟时，LightLLM的动态批处理和高效内存管理特性将非常有用。

支持的模型列表

LightLLM支持多种模型，包括BLOOM、LLaMA系列、StarCoder、Qwen-7b、ChatGLM2-6b、Baichuan系列、InternLM、Yi-34b、Qwen-VL、Llava等，以及特定的多模态模型如Qwen-VL、Qwen-VL-Chat和Llava系列，满足广泛的NLP处理需求。

快速启动和运行

LightLLM提供了详细的安装指南和Docker容器运行选项，使得部署变得简单快捷。无论是通过从源代码安装还是使用Docker容器，用户都可以方便地启动和运行服务。此外，LightLLM还支持静态推理性能测试，方便开发者调试和评估。

LightLLM的应用场景

LightLLM适用于需要高性能大型语言模型推理的场景，特别是当面对资源限制、多模态输入处理和高并发请求时，它的高效、灵活和易于扩展的特性将显著提升应用性能和用户体验。无论是研发人员在探索AI模型的潜力，还是企业在构建高效的NLP服务时，LightLLM都提供了一个可靠和强大的选择。