LMCache是一个专为大语言模型(LLM)推理优化的开源键值(KV)缓存工具,其核心功能包括:
- 键值缓存复用:通过缓存LLM的中间计算结果(键值对),避免重复计算相同文本或上下文,显著降低推理时间和GPU资源消耗。
- 多存储后端支持:支持GPU、CPU DRAM、磁盘及Redis等多种存储方式,灵活应对内存限制。
- 与vLLM集成:无缝接入vLLM推理引擎,提供3-10倍的延迟优化。
- 分布式缓存:支持跨多GPU或容器化环境共享缓存,适合大规模部署。
- 多模态支持:可缓存图像和文本的键值对,优化多模态模型推理。
这些功能使其特别适用于长上下文场景,如多轮问答、检索增强生成(RAG)等。
本答案来源于文章《LMCache:加速大语言模型推理的键值缓存优化工具》