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CANN/ge LLM缓存pull_cache API

# pull_cache

【免费下载链接】geGE(Graph Engine)是面向昇腾的图编译器和执行器,提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段,加速模型执行效率,减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力,并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。项目地址: https://gitcode.com/cann/ge

产品支持情况

  • Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品:支持
  • Atlas A2 推理系列产品:支持
  • Atlas A2 训练系列产品:不支持

函数功能

根据CacheKey,从对应的Prompt节点拉取KV到本地KV Cache,仅当LLMRole为DECODER时可调用。

函数原型

pull_cache(cache_key: Union[CacheKey, CacheKeyByIdAndIndex], kv_cache: KvCache, batch_index: int = 0, size: int = -1, **kwargs)

参数说明

参数名称数据类型取值说明
cache_keyUnion[CacheKey, CacheKeyByIdAndIndex]需要被拉取的CacheKey。该CacheKey需要和allocate_cache的CacheKey保持一致。
通过req_id,prefix_id,model_id拉取则传入CacheKey。
通过cache_id,batch_index拉取则传入CacheKeyByIdAndIndex。
kv_cacheKvCache目标KV Cache。
batch_indexint表示目标KV Cache的batch index,默认为0。
sizeint默认为-1。
设置为>0的整数,表示要拉取的tensor大小。
或设置为-1,表示完整拷贝:本地单个KV的大小减去dst_cache_offset大小。
**kwargsNA这个是Python函数的可扩展参数通用写法,一般通过key=value的方式直接传入参数。
可选参数的详细信息请参考表1。

表 1**kwargs的可选参数

参数名称数据类型取值说明
src_layer_rangeOptional[range]可选参数,用于按层pull kv场景。传输源的layer的范围,step只支持1。不设置时为传输所有layer。需要注意这里是layer的index,而不是tensor的index,即1个layer对应连续N个tensor(K/V),这里要求分配内存时,必须是KV,...,KV排布,不支持其他场景。N为tensor_num_per_layer的取值,默认为2。
dst_layer_rangeOptional[range]可选参数,用于按层pull kv场景。传输目标的layer的范围,step只支持1。不设置时为传输所有layer。需要注意这里是layer的index,而不是tensor的index,即1个layer对应连续N个tensor(K/V),这里要求分配内存时,必须是KV,...,KV排布,不支持其他场景。N为tensor_num_per_layer的取值,默认为2。
src_cache_offsetOptional[int]设置>=0的整数。表示从src_cache tensor的offset位置拉取size大小的数据
dst_cache_offsetOptional[int]设置>=0的整数。表示将源数据拉取到dst_cache tensor的offset起始位置
tensor_num_per_layerOptional[int]可选参数,表示每层的tensor的数量,默认值是2,取值范围是[1,cache的tensor总数]。当src_layer_range或dst_layer_range取值为非默认值时, tensor_num_per_layer可以保持默认值,也可以输入其他值,输入其他值的时,tensor_num_per_layer的取值还需要被当前cache的tensor总数整除。

调用示例

from llm_datadist import * ... cache_keys = [CacheKey(1, req_id=1), CacheKey(1, req_id=2)] kv_cache_manager.pull_cache(cache_keys[0], cache, 0) # 使能layer_range功能 kv_cache_manager.pull_cache(cache_keys[1], cache, 1, src_layer_range=range(0,2), dst_layer_range=range(2,4)) # 使能offset功能 kv_cache_manager.pull_cache(cache_keys[1], cache, src_cache_offset=0, dst_cache_offset=0)

返回值

正常情况下无返回值。

参数错误可能抛出TypeError或ValueError。

执行时间超过sync_kv_timeout配置会抛出LLMException异常。

约束说明

  • 使用同一条链路时,不支持该接口和transfer_cache_async接口并发。
  • 本接口不支持并发调用。

【免费下载链接】geGE(Graph Engine)是面向昇腾的图编译器和执行器,提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段,加速模型执行效率,减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力,并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。项目地址: https://gitcode.com/cann/ge

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

http://www.gsyq.cn/news/1632403.html

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