MInference
加速长上下文大型语言模型的推理过程
- 动态稀疏注意力模式识别：通过分析确定每个注意力头属于的稀疏模式。
- 在线稀疏索引近似：动态计算注意力，使用最优的自定义内核。
- 支持多种解码型大型语言模型：包括LLaMA风格模型和Phi模型。
- 简化安装过程：通过pip命令快速安装MInference。
- 提供丰富的文档和示例：帮助用户快速上手和应用MInference。
- 持续更新和社区支持：适应更多模型，不断优化性能。
产品详情
MInference是一个针对长上下文大型语言模型（LLMs）的推理加速框架。它利用了LLMs注意力机制中的动态稀疏特性，通过静态模式识别和在线稀疏索引近似计算，显著提升了预填充（pre-filling）的速度，实现了在单个A100 GPU上处理1M上下文的10倍加速，同时保持了推理的准确性。
