使用场景

使用ReDrafter加速数十亿参数规模的生产模型的推理过程。

在NVIDIA GPU上部署ReDrafter，实现每秒生成token数的2.7倍提升。

将ReDrafter集成到TensorRT-LLM中，优化LLM的推理性能。

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。