vLLM源码之框架执行

主要观点总结

本文介绍了vLLM推理引擎的框架执行流程（v0.1.2），包括其核心技术如PagedAttention和连续批处理技术，并进行了代码级别的分析。vLLM使用PagedAttention技术提升句子生成速度，并包含多个用于实际服务的要素，例如使用Ray Cluster实现多集群环境中的稳定服务，以及利用Megatron LM的并行性处理大型模型和数据。文章详细描述了vLLM的整体架构、使用方式、组件关系、LLMEngine、Worker和Scheduler的执行流程，并解释了PagedAttention的分配和交换策略，以及单查询注意力等关键部分。

关键观点总结

关键观点1: vLLM的框架执行流程

vLLM利用PagedAttention技术提升句子生成速度，并包含多个用于实际服务的要素，如使用Ray Cluster和Megatron LM的并行性。

关键观点2: vLLM的架构与组件

vLLM的架构包括LLMEngine、Worker、Scheduler等组件，用于分布式处理、管理PagedAttention区块和KV Cache，并通过调度器改变生成顺序。

关键观点3: 使用方式

vLLM支持在线和离线两种方式，通过LLM类初始化模型、创建kv cache，并使用generate()函数生成句子。

关键观点4: PagedAttention技术

PagedAttention技术用于提升内存效率，当GPU内存不足时，以交换到CPU内存的方式，稳定管理中间计算过程。

关键观点5: 注意力计算

vLLM对Key和Value值进行注意力计算后，将其存储在缓存中，并对照缓存和生成标记应用单查询注意力。