开源LLM部署框架FlexFlow：低延迟、高性能

摘要：FlexFlow 是一个分布式深度学习框架，提供低延迟、高性能的 LLM（Large Language Model）模型服务。它通过使用推测性推理和树状并行解码技术，显著提高了 LLM 模型的服务速度。项目地址:https://github.com/flexflow..

FlexFlow 是一个分布式深度学习框架，提供低延迟、高性能的 LLM（Large Language Model）模型服务。它通过使用推测性推理和树状并行解码技术，显著提高了 LLM 模型的服务速度。

项目地址:https://github.com/flexflow/FlexFlow

FlexFlow 支持多种 LLM 模型和 SSM（Small Speculative Model），并提供 CPU 卸载和量化功能。无论你是开发者，还是运维人员，都可以通过Flex flow LLM部署框架，实现语言模型的快速、稳定部署。

具体功能如下:

支持数据并行和模型并行训练

支持混合精度训练，可减少内存使用和加速训练

集成了常见的深度学习模型，如Transformer、BERT等

支持在单机多GPU和多机多GPU环境部署

提供Python和C++两种API

支持主流的深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow的模型导入

训练性能强劲，在benchmark测试中表现优异

总之，FlexFlow Serve 是一个高性能、低延迟的 LLM 模型服务框架，通过推测推理和其他优化技术，大大加速了 LLM 模型的推理过程，为用户提供更好的服务体验。