大模型部署背景
大模型部署是指将训练好的模型在特定的软硬件环境中启动的过程，使模型能够接收输入并返回预测结果。大模型的内存开销巨大，7B模型仅权重需要14G内存。另外大模型是自回归生成，需要缓存Attention的 k/v。
LMDeploy 简介如下：
推理性能如图所示：
核心功能-量化
量化可以大大降低显存，同时提升推理速度。LLM 是典型的访存密集型任务
Weight Only 量化：
核心功能——推理引擎 TurboMind
主要包括四个部分：1. 持续批处理；2. 有状态的推理； 3. Blocked k/v cache； 4. 高性能 cuda kernel。
1. 持续批处理
2. 有状态的推理
3. Blocked K/V Cache
4. Cuda Kernel （算子融合可以有效减少访存次数）
核心功能-推理服务 api server如图所示：
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-817222.html
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