大模型知识

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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