1. 一場(chǎng)“小而美”的技術(shù)革命

在AI的世界里，大型語言模型（LLM）已經(jīng)成為了不可或缺的存在。它們能夠處理各種復(fù)雜的自然語言處理任務(wù)，從文本生成到問答系統(tǒng)，從語言翻譯到情感分析，LLM的應(yīng)用場(chǎng)景幾乎涵蓋了我們能想到的所有領(lǐng)域。然而，隨著模型規(guī)模的不斷增大，如何高效地進(jìn)行推理（即模型根據(jù)輸入生成輸出的過程）成了一個(gè)令人頭疼的問題。傳統(tǒng)的推理框架雖然在性能上表現(xiàn)出色，但往往因?yàn)榇a復(fù)雜、難以理解和修改，以及在資源受限環(huán)境中部署困難等問題，讓很多開發(fā)者和研究者望而卻步。

就在這樣的背景下，DeepSeek的研究人員推出了一款名為“nano-vLLM”的個(gè)人項(xiàng)目，它就像一股清新的空氣，吹進(jìn)了LLM推理領(lǐng)域。nano-vLLM是一個(gè)極簡(jiǎn)主義且高效的vLLM（虛擬大型語言模型）引擎實(shí)現(xiàn)，專為那些追求簡(jiǎn)單、速度和透明度的用戶設(shè)計(jì)。這個(gè)項(xiàng)目完全用Python從頭開始構(gòu)建，將高性能推理管道的精髓濃縮成大約1200行簡(jiǎn)潔、可讀的代碼。盡管它的代碼量很少，但在許多離線場(chǎng)景下，它的推理速度卻能與原始的vLLM引擎相媲美。

2. nano-vLLM的核心優(yōu)勢(shì)

2.1 快速離線推理

nano-vLLM在離線推理速度上幾乎與vLLM持平。它通過專注于更精簡(jiǎn)的執(zhí)行管道，消除了運(yùn)行時(shí)的額外開銷，簡(jiǎn)化了部署過程，使其非常適合用于研究實(shí)驗(yàn)、小規(guī)模部署或教育目的。想象一下，你正在做一個(gè)小型的學(xué)術(shù)研究項(xiàng)目，需要一個(gè)快速響應(yīng)的LLM來處理一些簡(jiǎn)單的文本生成任務(wù)，但又不想被復(fù)雜的系統(tǒng)和高昂的計(jì)算成本所困擾，nano-vLLM就是你的理想選擇。

2.2 清晰易讀的代碼庫

整個(gè)引擎僅用大約1200行Python代碼實(shí)現(xiàn)，沒有隱藏的抽象或過多的依賴層。這使得它成為學(xué)習(xí)LLM推理系統(tǒng)架構(gòu)的絕佳工具，你可以一步步地了解標(biāo)記采樣、緩存管理和并行執(zhí)行的過程。對(duì)于那些想要深入了解LLM內(nèi)部工作機(jī)制的開發(fā)者和研究者來說，nano-vLLM就像一本活生生的教材，讓你能夠清晰地看到每一個(gè)環(huán)節(jié)是如何運(yùn)作的。

2.3 優(yōu)化套件

盡管nano-vLLM追求極簡(jiǎn)，但它并沒有在性能上妥協(xié)。它包含了一系列強(qiáng)大的優(yōu)化策略，以最大化吞吐量：

• 前綴緩存：在提示重復(fù)時(shí)重用過去的鍵值緩存狀態(tài)，減少冗余計(jì)算。這就像是在做重復(fù)的任務(wù)時(shí)，你不需要每次都從頭開始，而是可以直接利用之前已經(jīng)完成的部分，大大提高了效率。
• 張量并行：將模型層分布在多個(gè)GPU上，隨著硬件的擴(kuò)展而擴(kuò)展推理能力。這就好比把一項(xiàng)艱巨的任務(wù)分解成多個(gè)小任務(wù)，分配給不同的團(tuán)隊(duì)成員同時(shí)進(jìn)行，從而加快了整個(gè)任務(wù)的完成速度。
• Torch編譯：利用torch.compile()融合操作，減少Python開銷。這相當(dāng)于對(duì)代碼進(jìn)行了優(yōu)化和打包，讓代碼在運(yùn)行時(shí)更加高效。
• CUDA圖：預(yù)先捕獲并重用GPU執(zhí)行圖，最小化啟動(dòng)延遲。這就像是在賽車比賽中，提前做好了準(zhǔn)備工作，讓賽車能夠在起跑線上迅速啟動(dòng)，搶占先機(jī)。

這些優(yōu)化策略雖然實(shí)現(xiàn)得非常簡(jiǎn)潔，但它們與生產(chǎn)級(jí)系統(tǒng)中使用的技術(shù)是一致的，并且在實(shí)際應(yīng)用中確實(shí)能夠帶來真正的性能提升。

3. nano-vLLM的架構(gòu)概覽

nano-vLLM的架構(gòu)非常簡(jiǎn)潔明了：

• 分詞器和輸入處理：通過Hugging Face分詞器管理提示解析和標(biāo)記ID轉(zhuǎn)換。
• 模型包裝器：使用PyTorch加載基于變換器的LLM，并在需要時(shí)應(yīng)用張量并行包裝器。
• KV緩存管理：處理動(dòng)態(tài)緩存分配和檢索，并支持前綴重用。
• 采樣引擎：實(shí)現(xiàn)top-k/top-p采樣、溫度縮放和其他解碼策略。

通過限制活動(dòng)部件的數(shù)量，nano-vLLM確保了從輸入提示到生成輸出的執(zhí)行路徑清晰且可追蹤。這就像是一個(gè)精心設(shè)計(jì)的生產(chǎn)線，每一個(gè)環(huán)節(jié)都有條不紊地進(jìn)行著，讓你能夠清楚地看到產(chǎn)品的整個(gè)生產(chǎn)過程。

4. 適用場(chǎng)景與局限性

4.1 適用場(chǎng)景

nano-vLLM最適合以下幾類人群：

• 構(gòu)建自定義LLM應(yīng)用的研究人員：如果你正在研究一個(gè)特定領(lǐng)域的問題，并且需要一個(gè)可以根據(jù)你的需求進(jìn)行定制的LLM，nano-vLLM能夠?yàn)槟闾峁┮粋€(gè)很好的起點(diǎn)。
• 探索推理級(jí)優(yōu)化的開發(fā)者：對(duì)于那些想要深入了解如何優(yōu)化LLM推理性能的開發(fā)者來說，nano-vLLM的代碼庫就像一個(gè)寶藏，里面藏著各種優(yōu)化技巧和策略，等著你去挖掘和應(yīng)用。
• 教授深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施的教育者：在教學(xué)過程中，使用nano-vLLM可以幫助學(xué)生更好地理解LLM推理系統(tǒng)的架構(gòu)和工作原理，讓他們能夠更加直觀地看到理論知識(shí)是如何在實(shí)際代碼中實(shí)現(xiàn)的。
• 在邊緣或低資源系統(tǒng)上部署推理的工程師：如果你需要在一個(gè)資源有限的環(huán)境中部署LLM應(yīng)用，比如一個(gè)小型的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備或者一個(gè)計(jì)算能力較弱的服務(wù)器，nano-vLLM的小巧體積和高效性能將是一個(gè)巨大的優(yōu)勢(shì)。

4.2 局限性

然而，作為一個(gè)極簡(jiǎn)實(shí)現(xiàn)，nano-vLLM也省略了一些在生產(chǎn)級(jí)系統(tǒng)中常見的高級(jí)功能：

• 沒有動(dòng)態(tài)批處理或請(qǐng)求調(diào)度：在高并發(fā)的場(chǎng)景下，生產(chǎn)級(jí)系統(tǒng)通常會(huì)使用動(dòng)態(tài)批處理和請(qǐng)求調(diào)度來提高資源利用率和響應(yīng)速度，但nano-vLLM目前還不支持這些功能。
• 沒有實(shí)時(shí)服務(wù)的流式/逐標(biāo)記生成：對(duì)于需要實(shí)時(shí)響應(yīng)的應(yīng)用，比如在線聊天機(jī)器人，生產(chǎn)級(jí)系統(tǒng)通常會(huì)支持流式生成，即逐個(gè)標(biāo)記地生成輸出，以提高用戶體驗(yàn)。但nano-vLLM目前還不具備這種能力。
• 對(duì)多個(gè)并發(fā)用戶的有限支持：在多用戶同時(shí)使用的情況下，nano-vLLM可能無法像生產(chǎn)級(jí)系統(tǒng)那樣提供穩(wěn)定和高效的服務(wù)。

這些權(quán)衡是故意為之的，它們使得nano-vLLM的代碼庫更加清晰，同時(shí)也保證了它在單線程離線場(chǎng)景下的性能。

5. 結(jié)語

nano-vLLM是一個(gè)深思熟慮的折衷方案，它在簡(jiǎn)單性和性能之間找到了一個(gè)完美的平衡點(diǎn)。雖然它并不打算取代生產(chǎn)級(jí)的推理引擎，但它作為一個(gè)快速、易于理解和模塊化的替代品，已經(jīng)取得了巨大的成功。對(duì)于那些想要深入了解現(xiàn)代LLM推理的細(xì)節(jié)，或者想要從一個(gè)干凈的起點(diǎn)構(gòu)建自己的LLM變體的從業(yè)者來說，nano-vLLM無疑是一個(gè)堅(jiān)實(shí)的起點(diǎn)。它支持關(guān)鍵的優(yōu)化策略，并且擁有清晰的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，有潛力成為教育用途和輕量級(jí)LLM部署的首選工具。

本文轉(zhuǎn)載自??Halo咯咯??    作者：基咯咯