首页
/ Candle项目中的LLM长文本提示批处理优化技术

Candle项目中的LLM长文本提示批处理优化技术

2025-05-13 15:52:03作者:昌雅子Ethen

在大型语言模型(LLM)应用中,处理长文本提示时经常会遇到内存使用激增的问题。本文深入分析Candle项目中Llama模型处理长文本提示的技术挑战及优化方案。

问题背景

当输入提示长度超过常规大小时,传统处理方式会将整个提示作为一个张量送入模型进行前向传递。这种处理方式会导致内存使用出现峰值,特别是在处理超长文本时,这一问题尤为明显。

技术挑战分析

Candle-transformers中Llama模型的CausalSelfAttention实现存在两个主要处理路径:

  1. 序列长度为1的特殊情况(文本生成阶段)
  2. 序列长度等于完整提示大小且index_pos为0的情况(初始提示处理阶段)

当尝试将提示分割为多个token块进行处理时,第二个块的处理会遇到广播错误。这是因为生成的掩码大小与提示块大小匹配,而KV缓存已经包含了之前的数据,导致形状不匹配。

解决方案演进

初始解决方案

通过修改掩码生成方式,在index_pos不为0时:

  1. 创建与历史数据对应的零张量
  2. 将零张量与当前掩码拼接
  3. 广播调整形状使其与注意力张量匹配

这种方法虽然解决了问题,但存在潜在的性能问题,且仅适用于具有KV缓存的Llama模型。

优化方案

更优雅的解决方案是重构掩码生成机制:

  1. 修改掩码缓存使用(usize, usize)作为键
  2. 重新实现掩码生成函数,考虑当前位置和序列长度
  3. 生成三角掩码时使用更健壮的条件判断(j + t > i + u)

新方案避免了拼接操作,提高了效率,同时保持了与原始实现相同的结果质量。

实现细节

优化后的掩码生成函数核心逻辑:

let mask: Vec<_> = 
    (0..t).flat_map(|i| 
        (0..u).map(move |j| 
            u8::from(j + t > i + u)))
        .collect();

在forward函数中,掩码创建简化为:

let mask = cache.mask(seq_len, index_pos + seq_len)?.broadcast_as(att.shape())?;

性能影响

测试表明,该方案在不同批处理大小下表现良好:

  • 批大小为1时处理时间显著增加(预期行为)
  • 批大小为64/73/128/256/1024时均能正确处理892个token的提示
  • 内存使用更加平稳,避免了处理长提示时的内存峰值

技术意义

这一优化使得Candle项目中的Llama模型能够:

  1. 更高效地处理长文本提示
  2. 降低内存使用峰值,提高系统稳定性
  3. 为批处理长文本提供了可靠的技术基础

该方案不仅解决了具体的技术问题,也为类似场景下的模型优化提供了可借鉴的思路。

登录后查看全文
热门项目推荐

热门内容推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
144
1.93 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
192
274
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
930
553
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
423
392
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
75
66
CangjieCommunityCangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.11 K
0
openHiTLS-examplesopenHiTLS-examples
本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
64
511