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xLLM是什么

xLLM 是京東開(kāi)源的高效智能推理框架，專(zhuān)為國(guó)產(chǎn)芯片優(yōu)化，支持端云一體部署?？蚣苡梅?wù)-引擎分離架構(gòu)，服務(wù)層負(fù)責(zé)請(qǐng)求調(diào)度與容錯(cuò)，引擎層專(zhuān)注運(yùn)算優(yōu)化，具備多流并行、圖融合、動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡等特性。xLLM 支持大模型、多模態(tài)模型及生成式推薦等多種場(chǎng)景，提供高性能、低成本的推理服務(wù)，助力智能客服、實(shí)時(shí)推薦、內(nèi)容生成等業(yè)務(wù)高效落地，推動(dòng)大語(yǔ)言模型在國(guó)產(chǎn)芯片上的規(guī)?；瘧?yīng)用。

xLLM的主要功能

• 全圖化 / 多層流水線執(zhí)行編排：通過(guò)框架層異步解耦調(diào)度、模型圖層計(jì)算通信異步并行及算子內(nèi)核層深度流水優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)多層流水線執(zhí)行編排，減少計(jì)算空泡并提升整體推理效率。

• 動(dòng)態(tài) Shape 的圖執(zhí)行優(yōu)化：用參數(shù)化與多圖緩存方法實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)尺寸適配，結(jié)合受管控的顯存池和自定義算子集成，提升靜態(tài)圖靈活性并保障顯存安全復(fù)用，優(yōu)化動(dòng)態(tài)輸入處理性能。

• MoE 算子優(yōu)化：針對(duì) MoE 模型，實(shí)現(xiàn) GroupMatmul 和 Chunked Prefill 算子優(yōu)化，分別提升計(jì)算效率和長(zhǎng)序列輸入的處理能力，增強(qiáng)模型推理性能。

• 高效顯存優(yōu)化：采用離散物理內(nèi)存與連續(xù)虛擬內(nèi)存的映射管理，按需分配內(nèi)存空間，智能調(diào)度內(nèi)存頁(yè)復(fù)用，減少內(nèi)存碎片與分配延遲，適配國(guó)產(chǎn)芯片算子，提升顯存利用效率。

• 全局多級(jí) KV Cache 管理：實(shí)現(xiàn)多級(jí)緩存的 KV 智能卸載與預(yù)取，構(gòu)建以 KV Cache 為中心的分布式存儲(chǔ)架構(gòu)，優(yōu)化多節(jié)點(diǎn)間 KV 的智能傳輸路由，提升緩存效率和數(shù)據(jù)傳輸性能。

• 算法優(yōu)化：通過(guò)投機(jī)推理優(yōu)化和 MoE 專(zhuān)家動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡，實(shí)現(xiàn)多核并行提升效率，動(dòng)態(tài)調(diào)整專(zhuān)家分布，優(yōu)化算法性能，提升推理吞吐量和負(fù)載均衡能力。

如何使用xLLM

• 環(huán)境準(zhǔn)備：

• 下載鏡像：根據(jù)硬件設(shè)備（如 A2、A3 等）和架構(gòu)（x86 或 arm），選擇合適的 Docker 鏡像。例如，對(duì)于 A2 設(shè)備（x86 架構(gòu)），可以下載 xllm/xllm-ai:0.6.0-dev-hb-rc2-x86 鏡像。如果下載失敗，嘗試備用源 quay.io/jd_xllm/xllm-ai:0.6.0-dev-hb-rc2-x86。

• 創(chuàng)建容器：創(chuàng)建啟動(dòng)容器時(shí)，需要掛載必要的設(shè)備和目錄，確保容器能訪問(wèn)硬件資源和數(shù)據(jù)。包括設(shè)備文件（如 /dev/davinci0、/dev/davinci_manager 等）、模型文件路徑、驅(qū)動(dòng)路徑等。

• 安裝編譯：

• 編譯生成可執(zhí)行文件：運(yùn)行編譯命令，生成可執(zhí)行文件。默認(rèn)情況下，編譯目標(biāo)是 A2 設(shè)備。如果需要編譯為其他設(shè)備（如 A3 或 MLU），通過(guò)添加參數(shù)指定設(shè)備類(lèi)型。

• 生成 whl 包：如果需要生成 Python 的 whl 包，運(yùn)行相應(yīng)的編譯命令，生成的 whl 包將保存在 dist/ 目錄下。

• 克隆倉(cāng)庫(kù)：進(jìn)入容器后，克隆 xLLM 的官方倉(cāng)庫(kù)，初始化子模塊。

• 配置 vcpkg：如果鏡像中沒(méi)有預(yù)裝 vcpkg，手動(dòng)克隆 vcpkg 倉(cāng)庫(kù)，設(shè)置環(huán)境變量 VCPKG_ROOT 指向 vcpkg 的安裝路徑。

• 安裝 Python 依賴：用清華大學(xué)的 Python 鏡像源安裝 xLLM 所需的 Python 依賴，升級(jí) setuptools 和 wheel。

• 安裝依賴：

• 編譯：

• 模型加載：

• 準(zhǔn)備模型文件：將模型文件準(zhǔn)備好，放置在容器可以訪問(wèn)的路徑中，例如 /mnt/cfs/9n-das-admin/llm_models。

• 加載模型：使用 xLLM 提供的接口加載模型。模型加載后，即可進(jìn)行推理任務(wù)。

• 推理調(diào)用：通過(guò) xLLM 提供的推理接口，輸入文本或其他數(shù)據(jù)，即可獲得推理結(jié)果。推理接口根據(jù)加載的模型進(jìn)行計(jì)算，返回結(jié)果。

xLLM的項(xiàng)目地址

• 項(xiàng)目官網(wǎng)：https://xllm.readthedocs.io/

• GitHub倉(cāng)庫(kù)：https://github.com/jd-opensource

xLLM的應(yīng)用場(chǎng)景

• 智能客服：快速響應(yīng)用戶咨詢，提供準(zhǔn)確的解答和建議，提升客戶滿意度和客服效率。

• 實(shí)時(shí)推薦：基于用戶行為數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)生成個(gè)性化推薦內(nèi)容，提高用戶參與度和轉(zhuǎn)化率。

• 內(nèi)容生成：xLLM 能生成高質(zhì)量的文本內(nèi)容，如新聞、文章、創(chuàng)意文案等，助力內(nèi)容創(chuàng)作。

• 多模態(tài)應(yīng)用：支持多模態(tài)模型（如文本 + 圖像），用在圖像描述生成、視覺(jué)問(wèn)答等場(chǎng)景。

• 生成式推薦：結(jié)合生成式技術(shù)，生成更豐富、更個(gè)性化的推薦結(jié)果，提升用戶體驗(yàn)。

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