一个基于Python的LLM快速推理与服务框架，显著提升GPU利用率
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简介：
本项目提供了一个专为Python设计的框架，旨在加速大型语言模型（LLM）的推理过程并优化其服务部署，特别强调提高GPU资源使用效率。
一个基于 Python 的大语言模型（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。该框架利用了众多备受推崇的开源实现的优势，包括但不限于 FasterTransformer、TGI、VLLM 和 FlashAttention。
- 三进程异步协作：分词、模型推理和去分词过程异步进行，大幅提升 GPU 利用率。
- Nopad (Unpad)：提供跨多个模型的 nopad 注意力操作支持，有效处理长度差异较大的请求。
- 动态批处理调度（Dynamic Batch）：启用请求的动态批处理调度机制以提高效率。
- FlashAttention：结合 FlashAttention 提高推理过程中的速度并减少 GPU 内存占用。
- 张量并行：利用多个 GPU 上的张量并行实现更快的推理性能。
- Token Attention：实现实时 token-wise 的 KV 缓存内存管理，确保推理过程中无内存浪费现象。
- 高性能路由器（高性能Router）：与 Token Attention 结合使用，优化每个 token 在 GPU 内存中的存储和处理流程，从而提升系统吞吐量。
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