本發(fā)明涉及人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，具體涉及基于封裝引擎實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)和大語言模型的推理加速方法。

背景技術(shù)：

1、隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，尤其是大型語言模型（llm）在各行業(yè)的應(yīng)用愈加普遍，金融、醫(yī)療、教育和政務(wù)等領(lǐng)域紛紛迎來了智能化轉(zhuǎn)型。大模型在金融領(lǐng)域能夠精確評(píng)估信貸風(fēng)險(xiǎn)，快速解析保險(xiǎn)條款，從而優(yōu)化客戶服務(wù)。在醫(yī)療行業(yè)，它們被用于病例分析和輔助診斷，大幅提高醫(yī)生的工作效率和診斷準(zhǔn)確性。在教育領(lǐng)域，大模型能夠?yàn)閷W(xué)生提供個(gè)性化學(xué)習(xí)輔導(dǎo)，推薦適合的學(xué)習(xí)資源，促進(jìn)個(gè)性化教學(xué)的發(fā)展。在政務(wù)服務(wù)中，大模型提高了信息查詢和業(yè)務(wù)辦理的效率，改善了用戶體驗(yàn)。此外，大模型在智能客服、計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別和推薦系統(tǒng)等技術(shù)場(chǎng)景中也發(fā)揮著重要作用。

2、然而，大模型的推理過程往往需要龐大的計(jì)算資源，通常包含數(shù)以億計(jì)的參數(shù)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜。這使得推理過程的計(jì)算量巨大，對(duì)cpu和gpu等硬件資源的依賴性極高。尤其是在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、在線問答等應(yīng)用場(chǎng)景中，推理速度往往成為關(guān)鍵需求。這些場(chǎng)景需要在有限的時(shí)間內(nèi)完成復(fù)雜的推理計(jì)算，但傳統(tǒng)推理方法往往難以兼顧速度與精度，導(dǎo)致推理延遲增加，影響用戶體驗(yàn)，限制了大模型在實(shí)際應(yīng)用中的廣泛使用。

3、目前，雖然技術(shù)界已提出諸如模型量化、蒸餾和剪枝等推理加速方案，但它們各有局限。模型量化通過將浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換為低位數(shù)整數(shù)來減小模型大小，但可能會(huì)損失部分精度。模型蒸餾通過訓(xùn)練小型模型模仿大型模型的輸出，雖可減少計(jì)算需求，但通常在性能上難以達(dá)到大型模型的水平。模型剪枝則通過移除冗余的神經(jīng)元或連接來提高計(jì)算效率，但這過程常伴隨性能下降和需要額外的微調(diào)。這些現(xiàn)有技術(shù)雖然在一定程度上緩解了推理的資源壓力，但仍不足以解決大模型在實(shí)時(shí)性和效率上的需求。因此，亟需一種新型的推理加速方法，以實(shí)現(xiàn)更高效的計(jì)算，滿足不斷增長(zhǎng)的應(yīng)用需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提出基于封裝引擎實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)和大語言模型的推理加速方法，該方法能夠支持模型的在線更新和版本管理，方便在快速變化的應(yīng)用環(huán)境中進(jìn)行迭代和優(yōu)化。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供基于封裝引擎實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)和大語言模型的推理加速方法，包括以下步驟：

3、步驟1：在推理引擎中實(shí)現(xiàn)performinferencewithcachecheck方法，接收布爾參數(shù)enable_cache，用于控制是否啟用?kvcache?加速功能，確保系統(tǒng)能夠靈活適應(yīng)不同的推理需求。

4、步驟2：根據(jù)傳入的?enable_cache?值，執(zhí)行條件判斷邏輯，決定是否執(zhí)行緩存查詢；若為?true，則進(jìn)行?kvcache?查詢以提高推理效率。

5、步驟3：在指定的文件路徑下創(chuàng)建?triton?模型倉庫，確保文件結(jié)構(gòu)清晰且符合要求，為每個(gè)模型建立獨(dú)立的文件夾，便于后續(xù)的訪問和管理。

6、步驟4：在?config.pbtxt?文件中，精確定義模型的版本信息、輸入輸出張量名稱、數(shù)據(jù)類型及維度，確保推理過程中的數(shù)據(jù)兼容性和穩(wěn)定性。

7、步驟5：使用命令行工具啟動(dòng)?triton?inference?server，并指定模型倉庫路徑，以便服務(wù)器能夠加載并準(zhǔn)備處理后續(xù)的推理請(qǐng)求。

8、進(jìn)一步地，步驟2中判斷用戶配置的具體方式為：

9、步驟2.1：在?performinferencewithcachecheck?方法中，通過條件語句判斷參數(shù)enable_cache?的布爾值。

10、步驟2.2：若?enable_cache?為?true，調(diào)用?kvcache?查詢方法，檢查緩存中是否已有相應(yīng)的推理結(jié)果。

11、步驟2.3：如果緩存命中，直接返回緩存中的結(jié)果；若未命中，則記錄下當(dāng)前輸入?yún)?shù)，并繼續(xù)進(jìn)行后續(xù)的推理計(jì)算。

12、進(jìn)一步地，步驟3中配置并創(chuàng)建?triton?模型倉庫的具體過程為：

13、步驟3.1：在文件系統(tǒng)中指定模型倉庫的路徑，例如?/models/，確保路徑存在且可寫入。

14、步驟3.2：在該路徑下為每個(gè)待部署的模型創(chuàng)建單獨(dú)的文件夾，命名格式為?/models/model_name/，以便于后續(xù)管理。

15、步驟3.3：在每個(gè)模型文件夾內(nèi)，準(zhǔn)備模型文件及其配置文件?config.pbtxt，確保文件格式符合?triton?規(guī)范。

16、進(jìn)一步地，步驟4中詳細(xì)配置模型文件的方式為：

17、步驟4.1：在?config.pbtxt?文件中，定義模型的基本信息，包括?platform（例如tensorrt）、max_batch_size、input?和?output?的名稱和數(shù)據(jù)類型。

18、步驟4.2：為每個(gè)輸入輸出張量指定其數(shù)據(jù)類型（如?fp32、int64）、形狀（例如?[1,3,?224,?224]）和其他相關(guān)參數(shù)，確保模型能夠正確解析數(shù)據(jù)。

19、步驟4.3：確保模型版本信息明確，并根據(jù)需要為每個(gè)模型設(shè)置版本號(hào)，以便后續(xù)調(diào)用時(shí)能夠指定特定版本。

20、進(jìn)一步地，步驟5中啟動(dòng)?triton?推理服務(wù)器的具體操作為：

21、步驟5.1：使用命令行工具，執(zhí)行?triton?inference?server?的啟動(dòng)命令，示例如下：

22、步驟5.2：在啟動(dòng)過程中，監(jiān)控終端輸出，以確認(rèn)所有模型正確加載并無錯(cuò)誤提示，確保服務(wù)器處于準(zhǔn)備狀態(tài)。

23、步驟5.3：通過訪問指定的?api?接口，驗(yàn)證推理服務(wù)器是否能夠接收并響應(yīng)推理請(qǐng)求，確保系統(tǒng)正常運(yùn)行。

24、進(jìn)一步地，步驟2中實(shí)現(xiàn)?kvcache?查詢的具體方法為：

25、步驟6.1：在?kvcache?中存儲(chǔ)每次推理的輸入?yún)?shù)和對(duì)應(yīng)的輸出結(jié)果，形成鍵值對(duì)映射。

26、步驟6.2：在進(jìn)行新推理請(qǐng)求時(shí)，首先根據(jù)輸入?yún)?shù)構(gòu)建查詢鍵，檢查該鍵是否存在于?kvcache?中。

27、步驟6.3：若查詢結(jié)果存在，則直接返回對(duì)應(yīng)的輸出結(jié)果；若查詢結(jié)果不存在，則記錄該請(qǐng)求，準(zhǔn)備執(zhí)行推理計(jì)算。

28、進(jìn)一步地，步驟3中配置?triton?模型的動(dòng)態(tài)更新功能為：

29、步驟7.1：在?triton?模型倉庫中，創(chuàng)建一個(gè)監(jiān)控腳本，定期檢查新的模型版本和更新。

30、步驟7.2：當(dāng)發(fā)現(xiàn)新模型版本時(shí)，自動(dòng)更新?config.pbtxt?文件，并在模型倉庫中替換舊版本。

31、步驟7.3：在更新后，重啟?triton?推理服務(wù)器以加載新版本模型，確保新模型可以立即用于推理。

32、進(jìn)一步地，步驟4中實(shí)現(xiàn)推理過程中的數(shù)據(jù)兼容性和穩(wěn)定性具體如下：

33、步驟8.1：在推理請(qǐng)求到達(dá)時(shí)，記錄請(qǐng)求的源?ip?地址和請(qǐng)求時(shí)間，以便進(jìn)行流量分析。

34、步驟8.2：根據(jù)實(shí)時(shí)流量情況，將推理請(qǐng)求分發(fā)到不同的后端實(shí)例，確保每個(gè)實(shí)例的負(fù)載均衡。

35、步驟8.3：在實(shí)例過載時(shí)，動(dòng)態(tài)調(diào)整請(qǐng)求路由策略，優(yōu)先將請(qǐng)求分發(fā)到當(dāng)前負(fù)載較低的實(shí)例。

36、進(jìn)一步地，步驟5中處理后續(xù)的推理請(qǐng)求具體如下：

37、步驟9.1：在接收推理請(qǐng)求時(shí)，立即返回請(qǐng)求接收確認(rèn)，告知客戶端推理正在進(jìn)行。

38、步驟9.2：將推理任務(wù)放入任務(wù)隊(duì)列中，利用線程池異步執(zhí)行推理計(jì)算，提升系統(tǒng)響應(yīng)能力。

39、步驟9.3：推理完成后，將結(jié)果通過回調(diào)機(jī)制發(fā)送至客戶端，或通過指定的接口供客戶端查詢。

40、進(jìn)一步地，步驟5中還包括實(shí)現(xiàn)推理結(jié)果的持久化存儲(chǔ)，具體如下：

41、步驟10.1：在推理完成后，將每次推理的輸入?yún)?shù)和輸出結(jié)果記錄到數(shù)據(jù)庫中，形成完整的推理日志。

42、步驟10.2：為每條記錄分配唯一標(biāo)識(shí)符，以便后續(xù)查詢和分析。

43、步驟10.3：定期清理過期的推理記錄，保持?jǐn)?shù)據(jù)庫的高效運(yùn)行，確保存儲(chǔ)空間的有效利用。

44、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

45、1.本發(fā)明提供了基于封裝引擎實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)和大語言模型的推理加速方法，通過使用kvcache高效緩存機(jī)制，減少數(shù)據(jù)存取延遲，從而顯著加快推理響應(yīng)時(shí)間，滿足實(shí)時(shí)應(yīng)用需求；該方法在推理過程中優(yōu)化了計(jì)算資源的使用，降低了對(duì)cpu和gpu等硬件的需求，使得在資源受限的環(huán)境中也能高效運(yùn)行。

46、2.本發(fā)明提供了基于封裝引擎實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)和大語言模型的推理加速方法，結(jié)合triton的優(yōu)化特性，能夠在保持高精度的同時(shí)，提高大模型的推理效率，確保用戶體驗(yàn)的流暢性，triton的靈活性使得該方法可以兼容多種深度學(xué)習(xí)框架，便于模型的集成與部署。

47、3.本發(fā)明提供了基于封裝引擎實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)和大語言模型的推理加速方法，通過加速推理過程，減少了計(jì)算資源的長(zhǎng)期消耗，從而降低了運(yùn)營(yíng)成本，尤其在大規(guī)模部署時(shí)更為顯著；快速的推理響應(yīng)時(shí)間提升了應(yīng)用的交互性和用戶滿意度，尤其在金融、醫(yī)療、教育等對(duì)實(shí)時(shí)性要求高的領(lǐng)域。

48、4.本發(fā)明提供了基于封裝引擎實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)和大語言模型的推理加速方法，該方法能夠支持模型的在線更新和版本管理，方便在快速變化的應(yīng)用環(huán)境中進(jìn)行迭代和優(yōu)化。