深入浅出，一文理解LLM的推理流程

文章预览

以下文章来源于微信公众号： oldpan博客 作者： oldpan博客 链接： https://mp.weixin.qq.com/s/Qu2K0ZhhnOhOPE60pRfMug 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系后台作删文处理 导读 自 ChatGPT 发布以来，LLM 领域迅速发展。本文解析 NVIDIA 在 Pytorch Conference 2024 演讲中的 LLM 推理流程，特别是 TRT-LLM 的应用，探讨 prefill 和 decode 阶段对资源的影响，并介绍 Chunked Prefill 技术的优化效果，为实际部署提供实用见解。 本文来源自Pytorch Conference 2024的talking —— Understanding the LLM Inference Workload ，由NVIDIA的高级解决方案架构师讲述，感兴趣的可以看原演讲视频： https://www.youtube.com/watch?v=z2M8gKGYws4 =PL_lsbAsL_o2B_znuvm-pDtV_cRhpqZb8l =23 [1] 本文总结和整理下其描述的基于TRT-LLM的LLM推理流程。 0x10 推理 以下是简单的LLM推理流程（下图中输入 Write me a presentation... ），注意两个事儿： 我们的输 ………………………………