KsanaLLM

KsanaLLM 是一个高性能且易于使用的大型语言模型(LLM)推理和服务引擎。它的设计理念是通过优化计算内核、内存管理和任务调度，来提升性能和吞吐量。同时，它也注重灵活性，方便用户集成和使用。

高性能和高吞吐量特性：

1. 优化的CUDA内核：利用了来自多个开源项目的高性能内核，包括vllm、TensorRT-LLM和FastTransformer。
2. 有效管理注意力键值内存：采用了PagedAttention机制。
3. 动态批处理：详细优化了任务调度和内存使用。
4. Prefix caching支持（实验性功能）。
5. 充分测试：已在A10、A100等GPU上进行了足够的测试。

灵活性和易用性：

1. 无缝集成Hugging Face模型：支持多种权重格式，如pytorch和SafeTensors。
2. 支持多种解码算法：包括并行采样、束搜索等，适用于高吞吐量的服务。
3. 多GPU张量并行：支持多GPU的张量并行。
4. 流式输出：支持流式输出。
5. 兼容OpenAI API：提供与OpenAI兼容的API服务器。
6. 支持多种硬件：NVIDIA GPU和华为Ascend NPU。

支持的模型：

• LLaMA 7B/13B & LLaMA-2 7B/13B & LLaMA3 8B/70B
• Baichuan1 7B/13B & Baichuan2 7B/13B
• Qwen 7B/14B & QWen1.5 7B/14B/72B

支持的硬件：

• Nvidia GPU: A10, A100
• Huawei Ascend NPU: 910B

使用场景：

1. 高性能推理服务：适用于需要高并发、大批量处理的推理请求场景。
2. 动态批处理应用：对于多任务并发请求进行有效的调度和处理。
3. 流式输出应用：需要实时响应和输出的大型语言模型应用。
4. 多GPU环境：需要充分利用多GPU算力的复杂模型推理任务。
5. 跨平台兼容：能够在不同硬件平台（如NVIDIA GPU和华为Ascend NPU）上无缝运行。

使用步骤概要：

1. 创建Docker容器和运行时环境：根据使用的硬件平台（Nvidia GPU或Huawei Ascend NPU），分别配置环境。
2. 克隆源码：通过Git克隆KsanaLLM项目。
3. 编译代码：根据硬件平台选择相应的编译指令。
4. 运行服务：配置模型目录和环境变量后启动服务。
5. 推理测试：通过一个简单的示例测试推理功能。
6. 分发：创建和安装Python包进行分发。

KsanaLLM为开发者提供了高性能、易用且灵活的LLM推理和服务解决方案，适用于大规模、高性能的人工智能应用。