TGI v3在速度和标记处理能力方面显著优于其前身vLLM

如果您对文本生成技术的最新进展感兴趣，那么TGI v3概述是必读的。本文全面介绍了TGI v3在速度和标记处理能力方面如何显著优于其前身vLLM。值得注意的是，TGI v3在处理长提示时比vLLM快13倍，并且可以处理三倍更多的标记。它还引入了零配置的便利性，自动优化以获得最佳性能，并保持初始对话上下文以实现更快的响应。概述中包含的基准测试为两个系统提供了现实比较，突出了促使TGI v3性能提升的技术改进。对于开发人员和技术爱好者来说，了解这些进展可能对未来的应用至关重要，尤其是在KV-cache保留和多模型等领域的进一步改进的承诺。- TGI v3旨在通过开源和开放科学推进和普及人工智能。 - TGI处理的令牌数量是vLLM的3倍，速度快了13倍。 - TGI减少了内存占用，并可以动态处理更多的令牌。 - TGI保留了初始对话，可以几乎即时回答新的回复。 - TGI提供零配置以获得最佳性能。 - 基准测试使用一致的代码、基于请求的测量和真实的LLM和硬件配置的组合进行。 - 进行了两个场景的测试：小场景（200个请求，总共8k个令牌）和长场景（20个请求，总共200k个令牌）。 - 基准测试使用了不同的硬件配置：L4、4xL4和8xH100。 - TGI v3相比具有前缀缓存的vLLM显示出显著的性能提升，速度提高了13倍，并且在没有前缀缓存的情况下最高可提高30倍。 - 一些注意事项和限制包括受限的kv-cache和复制问题。 - TGI v3的性能提升可以归因于新的内核、优化的前缀缓存、分块代码、内核优化和VRAM效率。 - 未来的方向包括解决特殊模型和KV-cache的长期保留问题，以及探索多模态模型。