开源LLM部署框架FlexFlow:低延迟、高性能
FlexFlow是一个分布式深度学习框架,提供低延迟、高性能的LLM模型服务。它通过使用推测性推理和树状并行解码技术,显著提高了LLM模型的服务速度。具体功能如下:支持数据并行和模型并行训练支持混合精度训练,可减少内存使用和加速训练集成了常见的深度学习模型,如Transformer、BERT等支持在单机多GPU和多机多GPU环境部署提供Python和C两种API支持主流的深度学习框架,如PyTorch、TensorFlow的模型导入训练性能强劲,在benchmark测试中表现优异总之,FlexFlowServe是一个高性能、低延迟的LLM模型服务框架,通过推测推理和其他优化技术,大大加速了LLM模型的推理过程,为用户提供更好的服务体验。