大家好，又见面了，我是 GitHub 精选君！

今天我要介绍的是一个轻量级、易扩展、高性能的大语言模型 (LLM) 推断和服务框架：LightLLM。在大数据和 AI 领域，我们常常会遇到本地资源无法承载大语言模型推断，或者语言模型服务效率低下的问题，那么 LightLLM 就是为了解决这类问题而生的。

LightLLM 在 GitHub 有超过 1.2k Star，是一个基于 Python 的 LLM 推断和服务框架，采用异步协作方式处理 tokenization、模型推断、和 detokenization，大大提高了 GPU 的利用率。LightLLM 包含了诸多特殊设计和优秀特性，包括但不限于 FasterTransformer, TGI, vLLM, 和 FlashAttention。

LightLLM 的特性包括如下：

• 三进程异步协作：tokenization、模型推断、和 detokenization 异步执行，大大提高了 GPU 利用率。
• Nopad (Unpad)：提供对多个模型的无填充注意力操作的支持，为处理大长度差异的请求提供了有效办法。
• 动态批处理：实现了动态批处理调度的功能。
• FlashAttention：使用 FlashAttention 来提高推断速度，并且在推断过程中减少 GPU 内存占用。
• Tensor 并行化：使用 Tensor 并行化技术提高推断速度。
• Token Attention：实现了 Token-wise 的 KV 缓存内存管理机制，实现零内存浪费推断。
• 高性能路由器：配合Token Attention 精细管理每个 token 的 GPU 内存，优化系统吞吐量。
• Int8KV 缓存：这个特性将使 token 的容量接近翻倍。

这个项目已经支持众多知名模型，包括 BLOOM，LLaMA，StarCoder，Baichuan，Yi-34b 等等。详细的模型列表如下图所示：

想要使用 LightLLM，你首先需要满足 Pytorch>=1.3, CUDA 11.8, 以及 Python 3.9 的环境要求。在满足前提条件后，可以通过 pip 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

同时，你可以使用官方 Docker 容器来更加方便的运行模型。详情步骤你可以参考项目的 README 提供的 Docker 使用指南。

LightLLM 是一款非常活跃的开源项目，在解决大语言模型推断和服务的问题上，无论是设计理念，或者实际表现，都非常出色。如果你在寻找一款可靠、高效的 LLM 推断和服务框架，那么 LightLLM 是你绝对不能错过的选项。

以下是该项目 Star 趋势图（代表项目的活跃程度）：

更多项目详情请查看如下链接。

开源项目地址：https://github.com/ModelTC/lightllm

开源项目作者：ModelTC

以下是参与项目建设的所有成员：

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