LMCache ist ein quelloffenes Key-Value (KV)-Caching-Tool, das für Large Language Model (LLM)-Schlussfolgerungen optimiert ist und unter anderem folgende Hauptmerkmale aufweist
- Wiederverwendung von Schlüsselwerten im CacheDurch die Zwischenspeicherung der Berechnungsergebnisse (Schlüssel-Wert-Paare) des LLM wird die wiederholte Berechnung desselben Textes oder Kontextes vermieden, was die Rechenzeit und den Verbrauch von GPU-Ressourcen erheblich reduziert.
- Unterstützung für mehrere Speicherplätze im BackendUnterstützt mehrere Speichermethoden wie GPU, CPU DRAM, Festplatte und Redis, um flexibel mit Speicherbeschränkungen umgehen zu können.
- Integration mit vLLMNahtloser Zugriff auf die vLLM-Inferenzmaschine, die eine 3-10-fache Optimierung der Latenzzeit ermöglicht.
- verteilter CacheUnterstützt gemeinsames Caching auf mehreren GPUs oder in Container-Umgebungen für groß angelegte Implementierungen.
- multimodale UnterstützungCacheable key-value pairs of images and text to optimise multimodal model inference.
Diese Eigenschaften machen es besonders geeignet für Szenarien mit langem Kontext, wie z.B. mehrere Runden von Fragen und Antworten, Retrieval Augmented Generation (RAG), etc.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLMCache: Ein Key-Value-Cache-Optimierungswerkzeug zur Beschleunigung von Schlussfolgerungen auf großen SprachmodellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Was sind die Hauptmerkmale von LMCache?
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