FastDeploy - 百度推出的高性能大模型推理与部署工具

FastDeploy是什么

FastDeploy 是百度推出的高性能推理与部署工具，专为大语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）设计。FastDeploy 基于飞桨（PaddlePaddle）框架开发，支持多种硬件平台（如 NVIDIA GPU、昆仑芯 XPU 等），具备负载均衡、量化优化、分布式推理等特性，能显著提升模型推理性能并降低硬件成本。FastDeploy 兼容 OpenAI API 和 vLLM 接口，支持本地和服务化推理，简化大模型的部署流程。最新版本 FastDeploy 2.0 引入 2-bit 量化技术，进一步优化性能，支持更大规模模型的高效部署。

FastDeploy的主要功能

• 高效推理部署：支持 NVIDIA GPU、昆仑芯 XPU 等多种硬件平台，提供一键部署功能，简化大模型的推理部署流程。
• optimización del rendimiento：用量化技术（如 2-bit 量化）、CUDA Graph 优化和投机解码等手段，显著提升模型推理速度。
• 分布式推理：支持大规模分布式推理，优化通信效率，提升大规模模型的推理效率。
• 负载均衡与调度：基于 Redis 实现实时负载感知和分布式负载均衡调度，优化集群性能，确保系统在高负载下稳定运行。
• usabilidad：提供简洁的 Python 接口和详细的文档，方便用户快速上手和使用。
• 2-bit 量化技术：引入 2-bit 量化，显著降低显存占用和硬件资源需求，支持单卡部署千亿参数级模型。
• 兼容性：兼容 OpenAI API 和 vLLM 接口，支持本地和服务化推理，4 行代码完成本地推理，1 行命令启动服务。

FastDeploy的官网地址

• Página web del proyecto：https://paddlepaddle.github.io/FastDeploy/
• GitHub仓库：https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy

如何使用FastDeploy

• Instalación de dependencias：安装飞桨框架和 FastDeploy：

pip install paddlepaddle fastdeploy

• 准备模型：下载并准备好模型文件（如预训练模型或转换后的模型）。
• 本地推理：用 Python 接口进行本地推理：

from fastdeploy import inference

# 加载模型
model = inference.Model("path/to/model")

# 准备输入数据
input_data = {"input_ids": [1, 2, 3], "attention_mask": [[1, 1, 1]]}

# 进行推理
result = model.predict(input_data)
print(result)

• 服务化部署：启动服务进行推理：

fastdeploy serve --model path/to/model --port 8080

• optimización del rendimiento：使用量化技术优化模型：

from fastdeploy import quantization

quantized_model = quantization.quantize_model("path/to/model", "path/to/quantized_model", quantization_type="2-bit")

FastDeploy 的核心优势

• 高性能推理：基于量化、CUDA Graph 等技术显著提升推理速度，同时支持多种硬件平台，充分发挥硬件性能。
• 高效部署：提供简洁的 Python 接口和命令行工具，支持本地和服务化推理，简化部署流程。
• 资源优化：基于2-bit 量化技术大幅降低显存占用，支持单卡部署超大规模模型，同时用负载均衡优化集群资源利用率。
• usabilidad：简洁的接口和详细文档便于快速上手，兼容 OpenAI API 和 vLLM 接口，支持快速启动服务。
• 多场景适用：广泛适用自然语言处理、多模态应用、工业级部署、学术研究和企业级应用，满足多样化需求。

FastDeploy 的适用人群

• 企业开发者：企业开发者快速部署大模型、优化资源以降低成本，助力提升企业服务效率。
• 数据科学家和研究人员：科研人员进行高性能推理实验和多模态研究，支持高效模型优化和实验。
• 系统架构师：架构师负责设计大规模分布式推理系统并优化负载均衡，确保系统稳定运行。
• AI 应用开发者：开发者开发自然语言处理和多模态应用，提升应用性能，优化用户体验。
• 学术研究人员：学者研究模型优化和多模态技术，助力高效实验，推动学术研究进展。