As organizações enfrentam desafios importantes ao enviar os LLMs na tecnologia moderna. Os principais desafios incluem os principais requisitos para as políticas necessárias para processar os volumes de dados mais altos, para obter baixa latência e garantir o alto equilíbrio entre as funções da CPU – como planejamento de memória e planejamento de memória. A repetição inclui repetidamente o desemprego em muitos programas, o que resulta em integração indesejada que reduz o desempenho completo. Além disso, a produção de resultados organizados, como JSON ou XML, durante o tempo real, apresenta atrasos adicionais, dificultando o encontro de desempenho imediato, confiável e eficaz.
Shang É um mecanismo de código aberto projetado para o Suglang Group para lidar com esses desafios. Ele levanta serviços de CPU e GPU durante a adoção, alcançando mais do que muitas soluções competitivas. Seu design usa um novo método que reduz a integração indesejada e desenvolve eficiência, permitindo que as organizações afetem melhor a complexidade do LLM.
Radtattattion Central para Sung, fornecendo começos compartilhados imediatos em todas as muitas aplicações. Este método reduz o processamento repetido da mesma ordem de instalação, para melhorar a emissão. Este método é benéfico para a comunicação flexível ou a geração de geração de geração de recuperação, onde o mesmo se aplica. Ao eliminar a integração indesejada, o programa garante que os recursos sejam bem usados, contribuindo para aplicações e respostas de consideração antecipadas.
Outra característica crítica do SGGLANG é o agendador de lotes com zero e overshead. Os antigos sistemas de truques são frequentemente torturados no topo do topo das atividades, como planejamento em lote, alocação de memória e aceleração. Em muitos casos, essas atividades resultam em tempos mais pobres, o que é um ataque completo. SGGLANG olha totalmente para esta placa com as complicações de GPU em andamento. O cronograma mantém as GPUs continuando a incluir a corrida com um lote para a frente e se preparar para todos os metadados do lote necessário. O perfil mostrou que o projeto reduz o tempo exclusivo e é alcançado uma melhoria padrão, especialmente na configuração que inclui pequenos modelos e tensoras amplas.
O SGGGlang também inclui o balanceador de Logur-Angur de cache da medição normal de medição de cargas de medição, como o planejamento circular do robin. As estratégias tradicionais mantêm um grau indefinidamente de valor significativo (KV), o que resulta em desemprego. Por outro lado, o balanceador de carga de Sglang prevê taxas de cache de cache de diferentes trabalhadores e direciona os pedidos de entrada para o maior acerto de cache. A rota alvo aumenta a remoção e aumentou o uso do cache. Como confiar em uma árvore rache limitada que mostra o status atual do cache e renovando o medicamento para aplicar a cabeça. O balanceador de carga, feito de maior ferrugem de simultaneidade, é melhor para distribuições, muitas áreas de nós.
Além desses recursos, o SGGLANG suporta dados relacionados a dados, uma estratégia altamente relevante para modelos mais profundos. Enquanto muitos modelos modernos usam correspondências tensores, o que pode levar ao último armazenamento de KV ao lidar com muitas GPUs, a Sugleng emprega um método diferente de modelos usando muitas dores de cabeça. Dessa forma, os trabalhadores de dados de outros paralelos tratam diferentes baterias de forma independente, como um Luntol, como convite ou apropriado. Os dados funcionaram no final dos workshops antes das seções a seguir, como o Metterly Metter de uma prioridade, e foram re-relatadas.
Sglang passa apenas para uma geração bem eficiente de resultados organizados. Muitos planos de combinações lutam com formatos em tempo real, como o JSON, o que pode ser uma necessidade crítica de muitos programas. Sggglang olha para este Bandynd especial da língua XGrarar. Essa integração direciona o processo de visualização de áudio, que permite ao sistema produzir resultados formais até dez vezes mais rápido que outras maneiras abertas. Essa potência é muito importante quando os dados legíveis por máquina são produzidos, é importante na operação ou no uso eficaz.
Várias empresas de alto perfil viram benefícios práticos suglang. Por exemplo, os canais Bustenace são uma grande parte de seus tubos de PNL através deste motor, processando diariamente petabytes diariamente. Da mesma forma, Xisai relatou mais impostos pelo planejamento e gerenciamento planejados de cache eficaz, o que resulta em uma redução notável no custo. Esses programas mundiais reais destacam a capacidade da SGLANG de funcionar corretamente, de trazer melhorias no trabalho e benefícios de custo.
O SGGLANG é emitido sob a licença Open Apache do Apache e está disponível em pesquisas educacionais e solicitações comerciais. Sua conformidade com os níveis do OpenAI e o fornecimento da API Python permite que os desenvolvedores se juntem ao The Seamless sem o trabalho de viagem. O motor suporta muitos modelos, incluindo o popular como llama, mata, gemma, gemma, qwen, Deepseek, pho e granito. Ele foi projetado para funcionar em todas as várias plataformas de hardware, incluindo NVIDIA e GPUs AMD, e inclui estratégias avançadas como FP8 e IT4. Os aprimoramentos futuros incluirão o peso do FP6 e a qualalidade de ativação do FP8, os primeiros tempos imediatamente, além de medir a carga da nuvem de cros.
Para obter uma série de construções de pesquisas em SGGLANG, incluindo:
- Sglang analisa desafios críticos na captura de modelos de grande língua, fazendo o equilíbrio entre as atividades da CPU e as atividades da GPU.
- O Radievenente reduz a integração indesejada, melhore o cumprimento na conversão e retorno de situações.
- O cronograma zero cronograma Scherlaps Organiza a CPU para planejar atividades de GPU para garantir o processamento contínuo e reduzir o processamento indesejado.
- O armazenamento de carga da carga de cache-maiúscula é bem prevendo os aplicativos de acerto e rotas de cache, fortalecendo o desempenho completo e o uso do cache.
- A atenção da atenção dos dados reduz a memória e melhora a transformação de vários modelos de emprego latente.
- A integração do XGrammar permite uma geração rápida para resultados sistemáticos, muito melhor processar a velocidade dos formatos como o JSON.
- Os benefícios práticos de Sgglang são mostrados na aceitação da grande produção, impacto no investimento e aprimoramento mais importantes.
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