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一、vllm大模型测试参数和原理
tempreature top_p top_k
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tempreature top_p top_k
作用：总体是控制模型的发散程度、多样性、确定性，不同参数设置匹配不同的场景
1. Temperature（温度）
作用：控制生成文本的随机性和多样性。
原理：
在 softmax 计算概率分布时，调整 logits（模型输出的原始分数）的缩放比例。
公式：softmax(logits / temperature)。
影响：
temperature > 1：放大低概率选项，输出更随机、多样（可能包含更多错误或创造性内容）。
temperature < 1：缩小低概率选项，输出更确定、保守（倾向于高概率的常见词）。
temperature = 0：完全确定性，总是选择概率最高的词（但实际实现中通常设为接近 0 的小值）。
适用场景：
需要创造性（如诗歌、故事生成）时提高温度。
需要准确性和一致性（如问答、代码生成）时降低温度。
2. Top-k（顶部 k 采样）
作用：限制每一步只从概率最高的 k 个候选词中采样。
原理：
对概率分布进行排序，保留前 k 个最可能的词，重新归一化它们的概率后采样。
影响：
k 值大：候选词多，输出多样性高（可能包含不相关词）。
k 值小：候选词少，输出更保守（但可能重复或单调）。
k = 1：退化为贪心搜索（等同 temperature=0）。
缺点：
固定 k 可能在某些上下文保留不合理的词（如概率分布平坦时，低概率词也可能进入候选）。
3. Top-p（核采样，Nucleus Sampling）
作用：动态地从累积概率超过 p 的最小候选词集合中采样。
原理：
对概率分布排序，累加概率直到超过阈值 p，仅从这部分词中采样。
例如 p=0.9 时，选择最小数量的词使得它们的总概率 ≥ 90%。
影响：
p 值大（如 0.9）：候选词多，多样性高。
p 值小（如 0.3）：候选词少，输出更确定。
p → 0：退化为贪心搜索。
优势：
自适应候选词数量，适合概率分布不均匀的场景（避免固定 k 的缺陷）。
4. 参数间的交互
优先级：top_p 和 top_k 通常联合使用（如 top_k=40, top_p=0.9），但若同时设置，top_p 会覆盖 top_k 的条件。
与温度的关系：
temperature 在 top_p/top_k 之前生效，先调整概率分布的形状，再应用采样策略。
例如：高温 + 低 top_p 可能导致更多样但低质量的输出。
5. 典型配置示例
场景 推荐参数 说明
代码生成/事实问答 temperature=0.2, top_p=0.1 确定性高，减少错误
创意文本/对话生成 temperature=0.7, top_p=0.9 平衡多样性和合理性
极端创造性任务 temperature=1.0, top_k=50 高风险高多样性
6. 其他相关参数
Repetition Penalty：抑制重复词（如 repetition_penalty=1.2）。
Beam Search：完全确定性生成时使用（与采样参数互斥）。
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二、vllm大模型推理原理
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vLLM（Very Large Language Model） 是一个针对大语言模型（LLM）推理优化的高效推理框架，由加州大学伯克利分校团队开发。其核心目标是 提升大模型推理的吞吐量和降低延迟，同时支持灵活的采样策略（如 Top-k、Top-p）和长上下文处理。以下是其核心原理和关键技术的详细解析：
1. 核心设计目标
高吞吐量：支持同时处理大量请求（如数百个并发用户）。
低延迟：快速生成响应，减少用户等待时间。
内存高效：优化显存使用，支持更大的模型或更长的上下文。
灵活性：兼容多种采样参数（Temperature、Top-p、Top-k）和模型架构（如 GPT、LLaMA）。
2. 关键技术原理
（1）PagedAttention（分页注意力机制）
问题背景：
传统注意力机制在处理长序列时，需要将全部 KV Cache（键值缓存）存储在连续显存中，导致显存碎片化和浪费。
例如，不同请求的序列长度差异大时，显存分配效率低。
解决方案：
将 KV Cache 分页管理，类似操作系统的虚拟内存分页：
每个序列的 KV Cache 被划分为固定大小的“块”（如 16 个 token 一块）。
显存按需分配块，不同序列的块可以非连续存储。
优势：
显著减少显存浪费，支持更长的上下文（如 100K tokens）。
提升并发请求的吞吐量（显存利用率更高）。
（2）Continuous Batching（连续批处理）
问题背景：
传统批处理（Static Batching）需等待所有请求完成后才能处理下一批，导致 GPU 空闲。
生成式模型的请求完成时间不一致（如短回答 vs 长文生成）。
解决方案：
动态插入新请求到运行中的批次：
当一个请求生成完一个 token 后，若批次中有空闲槽位，立即插入新请求。
称为 Iteration-level Scheduling（迭代级调度）。
优势：
GPU 利用率接近 100%，吞吐量提升 2-4 倍。
用户感知的延迟更低（无需等待整批完成）。
（3）内存优化
KV Cache 共享：
对于同一提示词（prompt）的多个请求，共享其 KV Cache，减少重复计算。
Zero-copy 技术：
主机（CPU）和设备（GPU）间数据传输优化，减少内存拷贝开销。
（4）高效采样支持
原生支持 Temperature、Top-k、Top-p 等采样策略，无需额外计算开销。
通过并行化采样步骤，减少生成延迟。
3. 推理流程（Step-by-Step）
以生成式推理（如 GPT）为例：
输入处理：
用户输入提示词（prompt），转换为 token 序列。
模型编码 token 并生成初始 KV Cache。
分页存储：
PagedAttention 将 KV Cache 分块存储到显存中。
迭代生成：
每次迭代生成一个 token，动态更新批次（Continuous Batching）。
根据采样参数（如 Top-p）选择下一个 token。
输出返回：
当生成结束符（EOS）或达到最大长度时，返回结果并释放显存。
4. 性能对比
技术指标 vLLM 传统推理框架（如 HF Transformers）
吞吐量 高（支持数百并发） 低（受限于静态批处理）
显存效率 高（PagedAttention 减少浪费） 低（KV Cache 需连续存储）
长上下文支持 支持 100K+ tokens 通常限制在 4K-32K tokens
采样灵活性 原生支持 Top-k/Top-p 需手动实现，可能引入延迟
5. 适用场景
高并发服务：如聊天机器人、API 服务。
长文本生成：如文档摘要、代码生成。
研究实验：快速测试不同采样参数的影响。
6. 代码示例（使用 vLLM）
python
from vllm import LLM, SamplingParams
# 初始化模型和采样参数
llm = LLM(model="meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf")
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.9, max_tokens=100)
# 批量推理
prompts = ["Explain AI in one sentence.", "Write a poem about winter."]
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)
for out in outputs:
print(f"Prompt: {out.prompt}, Generated: {out.outputs[0].text}")
7. 与同类框架对比
框架 核心优势 局限性
vLLM 高吞吐、PagedAttention 主要支持自回归模型（如 GPT）
TGI (HuggingFace) 支持多模态模型 长上下文显存效率较低
DeepSpeed-Inference 分布式推理优化 配置复杂
8. 未来方向
多模态扩展：支持视觉-语言联合推理。
更细粒度调度：优化混合长短请求的场景。
量化集成：结合 4-bit 量化进一步降低显存占用。
总结来说，vLLM 通过 PagedAttention 和 Continuous Batching 两大核心技术，解决了大模型推理中的显存效率和吞吐量瓶颈，成为目前生产环境部署 LLM 的首选框架之一。
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二、多卡并行推理的并行方式的基本原理
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多卡并行推理的并行方式的基本原理
TP并行 Tensor Parallelism，张量并行
PP并行 流水线并行（Pipeline Parallelism）
EP并行 Expert Parallelism，专家并行
deepseek PD分离
1、1. 数据并行（Data Parallelism）
原理：
将输入数据（批次）拆分到不同GPU，每张卡独立计算完整模型的推理结果，最后同步结果。
每张GPU存储完整的模型副本。
工作流程：
主GPU将批次数据均分到各GPU（如批次大小=16，4卡时每卡分到4条数据）。
各GPU并行计算前向传播。
收集所有GPU的输出结果（如通过 all_gather 操作）。
优势：
实现简单，适合高吞吐场景（如批量处理大量短文本）。
缺点：
每卡需存储完整模型，显存占用高，无法支持超大规模模型。
适用场景：
模型能单卡放下，但需要提高批量推理效率。
2. 模型并行（Model Parallelism）
（1）张量并行（Tensor Parallelism）
原理：
将模型单层的权重矩阵拆分到不同GPU，每张卡只计算部分结果，通过通信拼接完整输出。
例如：线性层
Y
=
X
W
Y=XW 中，将权重矩阵
W
W 按列拆分，每卡计算部分乘积。
关键技术：
Megatron-LM 风格拆分：对矩阵乘法的行或列拆分，配合 all-reduce 通信。
通信开销：每层需同步中间结果（如通过NCCL）。
示例：
在4卡上拆分FFN层的权重矩阵：
python
# 原始权重 W (hidden_dim, 4*hidden_dim)
# 拆分到4卡，每卡存储 W_part (hidden_dim, hidden_dim)
Y = torch.cat([X @ W_part_i for W_part_i in W_parts], dim=-1) # 需要通信
优势：
支持单层参数量超过单卡显存的模型。
缺点：
通信频繁，延迟敏感。
（2）层间并行（Layer-wise Parallelism）
原理：
将模型的不同层分配到不同GPU（如GPU0处理1-10层，GPU1处理11-20层）。
缺点：
设备空闲率高（如GPU0需等待GPU1完成前一层的计算），较少单独使用。
3. 流水线并行（Pipeline Parallelism）
原理：
将模型按层分组，每组层放到不同GPU，数据像流水线一样依次流过各设备。
通过微批次（Micro-batching）隐藏通信延迟。
工作流程：
将输入数据分成多个微批次（如批次=8，微批次=2）。
GPU0处理微批次1的第1组层后，将激活值发送给GPU1，同时开始处理微批次2的第1组层。
各GPU交替计算和通信，形成流水线。
优势：
支持超长模型（如千亿参数模型）。
缺点：
需要平衡各阶段计算负载，否则效率下降（气泡问题）。
优化技术：
梯度累积：多个微批次后再反向传播，减少气泡。
1F1B调度（One-Forward-One-Backward）：优化设备利用率。
4. 混合并行策略
实际部署中常组合多种并行方式：
案例1：GPT-3 175B 的推理：
张量并行：每层的矩阵计算拆分到8卡。
流水线并行：将模型按层分组，分配到多组设备（如8组，每组8卡）。
数据并行：对流水线并行的每组设备复制多份（如64卡=8组×8卡）。
案例2：vLLM 的多卡推理：
数据并行：处理不同请求的批次。
张量并行：单个大请求的模型计算拆分。
5. 通信机制
关键操作：
all-reduce：聚合各卡的梯度或输出（数据并行）。
all-gather：拼接拆分后的张量（张量并行）。
point-to-point：流水线并行的层间数据传输。
通信库：
NCCL（NVIDIA）：优化多GPU通信，支持高速PCIe/NVLink。
RPC（PyTorch）：用于跨节点通信。
6. 显存优化技术
KV Cache 分区：
在张量并行中，将注意力机制的KV Cache拆分到多卡，减少单卡显存压力。
Zero-Inference：
类似Zero-Redundancy Optimizer（ZeRO）的技术，优化显存占用。
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三、PD 分离的基本思想
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1. PD 分离的基本思想
参数解耦：将模型的参数划分为多个相对独立的子集，每个子集负责不同的功能或任务，避免参数之间的过度耦合。
典型场景：
多任务学习：不同任务共享部分参数（如特征提取层），但保留任务专属参数（如分类头）。
模块化设计：模型的不同模块（如注意力头、专家层）参数独立优化。
动态推理：根据输入动态激活部分参数（如MoE模型中的专家选择）。
2. DeepSeek 中 PD 分离的可能应用
（1）专家模型（MoE）中的参数解耦
背景：DeepSeek 可能采用混合专家（MoE）架构，其中不同专家（Expert）对应不同的参数子集。
PD 分离：
每个专家的参数完全独立，通过门控（Gating）机制动态激活。
例如：输入 token A 由专家1处理，token B 由专家2处理，两者参数无共享。
优势：
显存高效：仅激活部分参数，适合超大规模模型。
专业化：不同专家可学习不同领域的特征。
（2）多阶段训练的参数隔离
预训练 vs 微调解耦：
预训练阶段：冻结核心参数（如底层Transformer层），仅微调特定头部参数。
例如：DeepSeek-R1 模型可能解耦通用知识和领域适配参数。
优势：
避免灾难性遗忘，提升微调效率。
（3）硬件感知的参数分布
显存与计算分离：
高频访问参数（如注意力头的KV Cache）放在高速显存，低频参数（如部分FFN层）放在低速存储。
类似 DeepSpeed-ZeRO 的分级参数管理。
3. PD 分离的技术实现
（1）参数分组与优化器配置
在优化器（如AdamW）中为不同参数组设置独立的学习率或权重衰减：
python
# 示例：PyTorch 中的参数分组
group1 = {'params': model.shared_parameters(), 'lr': 1e-5} # 共享参数
group2 = {'params': model.task_specific_parameters(), 'lr': 1e-4} # 任务专属参数
optimizer = torch.optim.AdamW([group1, group2])
（2）动态参数激活
基于输入选择性地加载部分参数（如MoE的门控机制）：
python
def forward(self, x):
gate_scores = self.gating_network(x) # 计算门控分数
expert_idx = torch.argmax(gate_scores, dim=-1) # 选择专家
y = self.experts[expert_idx](x) # 仅激活被选专家的参数
return y
（3）梯度隔离
通过停止梯度（detach）或掩码阻止某些参数的更新：
python
frozen_params = model.embedding.weight
frozen_params.requires_grad = False # 冻结嵌入层参数
4. PD 分离的优势
训练效率：减少冗余计算和显存占用。
模型可解释性：不同参数组对应明确的功能模块。
灵活部署：可单独更新或替换部分参数（如领域适配时仅微调头部）。
5. 与其他技术的对比
技术 PD 分离 传统耦合参数
参数更新粒度 细粒度（分组/模块化） 全局统一更新
显存占用 动态降低（仅激活部分参数） 固定
适用场景 MoE、多任务、大规模模型 小型单一任务模型
6. 潜在挑战
路由偏差：在MoE中，门控机制可能偏向某些专家，导致负载不均衡。
通信开销：分布式训练中，参数解耦可能增加同步复杂度（如All-to-All通信）。
收敛性：需谨慎设计参数组的优化策略，避免训练不稳定。
总结来说，DeepSeek 中的 PD 分离 可能指通过参数解耦实现更高效的模型设计或训练策略，尤其在 MoE 架构或多任务学习中表现突出。具体实现需结合模型架构和任务需求，核心目标是平衡参数共享与专业化，以提升性能和可扩展性。
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大模型推理主要过程
比如prefill和decode阶段都做了什么
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在大模型（如GPT、LLaMA等）的推理过程中，生成文本通常分为两个核心阶段：Prefill（预填充）阶段 和Decode（解码）阶段。两者的分工和计算模式差异显著，直接影响推理性能和资源占用。以下是它们的详细流程和关键技术：
1. Prefill 阶段（预填充）
作用：
处理输入的提示词（Prompt），生成初始的 KV Cache（键值缓存），为后续解码阶段做准备。
关键步骤：
输入处理：
将用户输入的文本（如 "Explain AI in one sentence."）通过分词器（Tokenizer）转换为 Token ID 序列。
添加特殊Token（如 <BOS>、<EOS>）并截断/填充至固定长度（如有必要）。
计算初始隐藏状态：
Token ID 序列通过模型的 Embedding 层 转换为向量表示（形状：[seq_len, hidden_dim]）。
经过所有Transformer层的 前向传播，生成每个Token的隐藏状态。
生成 KV Cache：
在Transformer的 自注意力层 中，计算每个Token的 Key（K） 和 Value（V） 矩阵。
将K、V缓存到显存中（形状：[num_layers, seq_len, num_heads, head_dim]），供后续解码复用。
输出首个Token的概率分布：
对最后一个Token的隐藏状态应用 LM Head（语言模型头），得到词汇表上的概率分布。
根据采样策略（如Top-p、Temperature）选择首个生成的Token（如 "Artificial"）。
计算特点：
计算密集型：需要处理整个输入序列（可能很长），所有Token并行计算。
显存占用高：KV Cache的大小与输入序列长度成正比（长Prompt需优化显存管理，如PagedAttention）。
2. Decode 阶段（解码）
作用：
基于Prefill阶段的KV Cache，逐个Token生成输出序列，直到达到停止条件（如最大长度或EOS Token）。
关键步骤：
输入当前Token：
将上一步生成的Token（如 "Artificial"）作为新一轮的输入（形状：[1]）。
通过Embedding层转换为向量（形状：[1, hidden_dim]）。
增量计算：
仅计算 当前Token的隐藏状态（无需重新处理历史Token）。
在注意力层中：
计算当前Token的 新Key/Value，并追加到KV Cache中（序列长度+1）。
使用完整的KV Cache（包括Prefill和之前生成的Token）计算注意力权重。
生成下一个Token：
对当前Token的隐藏状态应用LM Head，得到概率分布。
采样下一个Token（如 "intelligence"）。
循环生成：
重复步骤1-3，直到生成停止符或达到 max_tokens。
计算特点：
内存带宽受限：每次迭代仅处理1个Token，计算量小，但需频繁读写KV Cache。
延迟敏感：生成速度直接影响用户体验（通常追求低延迟）。
3. 两阶段对比
特性 Prefill 阶段 Decode 阶段
输入长度 整个Prompt序列（可能很长） 单个Token（逐步增长）
计算模式 全序列并行计算 增量计算（自回归）
主要瓶颈 计算能力（FLOPs） 内存带宽（KV Cache访问）
显存占用 高（存储完整Prompt的KV Cache） 逐步增加（每步+1 Token的Cache）
优化重点 长序列压缩、显存管理 KV Cache读写效率、采样加速
4. 关键技术优化
（1）Prefill 阶段优化
Flash Attention：加速长序列注意力计算，减少显存访问。
PagedAttention（vLLM）：将KV Cache分块存储，支持超长Prompt。
Prompt 压缩：移除重复或无效Token（如ChatML模板中的固定指令）。
（2）Decode 阶段优化
KV Cache 复用：共享不同请求的相同Prompt的Cache。
连续批处理（Continuous Batching）：动态插入新请求到运行中的批次，提高GPU利用率。
投机解码（Speculative Decoding）：用小模型预测多个Token，大模型仅验证。
5. 示例流程（代码逻辑）
python
# 伪代码：基于Transformer的推理流程
def generate(prompt, max_tokens=100):
# Prefill 阶段
input_ids = tokenizer.encode(prompt) # 编码输入
kvs = [] # KV Cache初始化
hidden_states = model.embed(input_ids)
for layer in model.layers:
hidden_states, k, v = layer(hidden_states, use_cache=True)
kvs.append((k, v)) # 缓存KV
next_token = sample(hidden_states[-1]) # 采样首个Token
# Decode 阶段
output = [next_token]
for _ in range(max_tokens - 1):
hidden_states = model.embed(next_token)
for i, layer in enumerate(model.layers):
hidden_states, k, v = layer(hidden_states, past_kv=kvs[i])
kvs[i] = (torch.cat([kvs[i][0], k]), torch.cat([kvs[i][1], v])) # 更新Cache
next_token = sample(hidden_states[-1])
output.append(next_token)
if next_token == EOS: break
return tokenizer.decode(output)
6. 性能影响指标
Prefill 延迟：与Prompt长度成正比（优化方向：算法优化、显存管理）。
Decode 吞吐量：与批次大小、KV Cache效率相关（优化方向：连续批处理、内存带宽优化）。
显存占用：由KV Cache主导（优化方向：量化、共享Cache）。
总结来说，Prefill 阶段是“准备期”，负责处理输入并初始化KV Cache；Decode 阶段是“生成期”，以自回归方式逐步产生输出。两者的优化策略差异显著，共同决定了推理效率和用户体验。生产环境中（如vLLM、TGI等框架）会针对这两阶段分别进行极致优化。
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三、自己测试内容的理解
讲清楚测试的内容为什么这么测
怎么测试更加有效，为什么更有效