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Redrafter
Redrafter
目标受众为机器学习开发者，特别是在使用NVIDIA GPU进行LLM推理的开发者。ReDrafter通过提高推理速度和降低延迟，使得这些开发者能够更快地部署和优化他们的LLM应用，提升用户体验，并降低运营成本。
开发与工具AI模型#NVIDIA GPU#LLM推理#TensorRT-LLM#推测性解码#性能加速普通产品商用
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简介
ReDrafter是一种新颖的推测性解码方法，通过结合RNN草稿模型和动态树注意力机制，显著提高了大型语言模型（LLM）在NVIDIA GPU上的推理速度。这项技术通过加速LLM的token生成，减少了用户可能经历的延迟，同时减少了GPU的使用和能源消耗。ReDrafter由Apple机器学习研究团队开发，并与NVIDIA合作集成到NVIDIA TensorRT-LLM推理加速框架中，为使用NVIDIA GPU的机器学习开发者提供了更快的token生成能力。
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产品特色
- 推测性解码：使用RNN草稿模型和动态树注意力机制加速LLM token生成。
- 性能提升：在开源模型上，ReDrafter能够实现高达3.5个token每生成步骤的速度提升。
- 集成TensorRT-LLM：与NVIDIA合作，将ReDrafter集成到TensorRT-LLM框架中，提升了框架对复杂模型和解码方法的兼容性。
- 减少延迟：通过提高推理效率，显著减少了用户在使用LLM时的延迟。
- 降低成本：减少GPU使用和能源消耗，降低了计算成本。
- 开源模型支持：ReDrafter支持多种开源LLMs，增加了技术的普及度和应用范围。
- 易于部署：ML开发者可以轻松地将ReDrafter应用于生产LLM应用中，享受加速带来的优势。
使用教程
1. 安装并配置NVIDIA TensorRT-LLM环境。
2. 从GitHub获取ReDrafter的开源代码。
3. 根据文档指导，将ReDrafter集成到TensorRT-LLM框架中。
4. 准备或选择一个开源的LLM模型进行测试。
5. 使用ReDrafter进行LLM的推理加速。
6. 监控和评估推理性能，确保满足预期的加速效果。
7. 根据需要调整ReDrafter的配置，优化性能。
8. 将优化后的模型部署到生产环境中。
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