Эффективный инференс множества LoRA адаптеров
LoRA — популярный метод дообучения больших моделей на небольших датасетах, однако на этапе инференса низкоранговые адаптеры работают неэффективно, а их объединение с весами требует хранения отдельной полной копии модели для каждого адаптера.
MultiLoRA решает эту проблему, позволяя одновременно выполнять инференс с несколькими адаптерами на основе одной базовой модели.
В статье мы сравним производительность MultiLoRA-инференса в двух популярных фреймворках — vLLM и TensorRT-LLM. Тесты проведём на готовых релизных Docker-образах, оценивая, какой фреймворк эффективнее обрабатывает батчи запросов в сценариях, близких к офлайн и асинхронному инференсу. Читать далее
#multilora #offline_inference #async_inference #vllm #tensorrt_llm #tensorrt #peft #inference #benchmark #lora | @habr_ai
LoRA — популярный метод дообучения больших моделей на небольших датасетах, однако на этапе инференса низкоранговые адаптеры работают неэффективно, а их объединение с весами требует хранения отдельной полной копии модели для каждого адаптера.
MultiLoRA решает эту проблему, позволяя одновременно выполнять инференс с несколькими адаптерами на основе одной базовой модели.
В статье мы сравним производительность MultiLoRA-инференса в двух популярных фреймворках — vLLM и TensorRT-LLM. Тесты проведём на готовых релизных Docker-образах, оценивая, какой фреймворк эффективнее обрабатывает батчи запросов в сценариях, близких к офлайн и асинхронному инференсу. Читать далее
#multilora #offline_inference #async_inference #vllm #tensorrt_llm #tensorrt #peft #inference #benchmark #lora | @habr_ai
Хабр
Эффективный инференс множества LoRA адаптеров
LoRA — популярный метод дообучения больших моделей на небольших датасетах, однако на этапе инференса низкоранговые адаптеры работают неэффективно, а их объединение с весами требует хранения отдельной...