together-LLM

跨机推理 LLM 框架

QuickStart

1. install dependencies

• for mlx (macos arm): pip install -e ".[mlx]" && pip install -r requirements/mlx.txt
• for nvidia: pip install -e ".[torch]"

2. run server

   2.1 (localhost)

   tllm.server --model_path mlx-community/Llama-3.2-1B-Instruct-4bit --hostname localhost --is_local --client_size 1

   2.2 (multi clients)

   # first in one terminal
   tllm.server --model_path mlx-community/Llama-3.2-1B-Instruct-4bit --hostname $YOUR_IP
   
   # in another terminal
   tllm.client --hostname http://$YOUR_IP:8022

3. testing

python3 benchmarks/run_async_requests.py

More Details

In examples/config.json

{
    "server": {
        "grpc_port": 25001,
        "http_port": 8022,
        "hostname": "mac-mini"
    },
    "client": [
        {
            "grpc_port": 25002,
            "hostname": "m3pro"
        },
        {
            "grpc_port": 25003,
            "hostname": "m3"
        }
    ]
}

• 客户端的数量会决定模型拆分的数量
• server.grpc_port: server 的 grpc 端口，用于每个 client 发送状态数据以及最后一个 client 发送计算后的结果
• server.http_port: server 的 http 端口，API 接口 以及 WebSocket 服务
• server.hostname: server 的 hostname，可以用 ip 代替，如 192.168.1.10，需要确保 client 能够访问
• client.grpc_port: client 的 grpc 端口
• client.hostname: client 的 hostname，需要确保 server 和 其他 client 能够访问

Features

• Support Multi-Requests
• Engine
  • mlx
  • torch
  • tinygrad
    • Multi-Request
    • Jit
    • Pipeline
• Communication
  • grpc
  • Auto Find Node
    • Simple Get Ip
    • Test Ping
• Attention
  • xformers
  • flash-attn
  • Prefill-Cache (Token-Level)
  • PageAttention

Performance

In Mac Mini M4

	mlx-community/Llama-3.2-1B-Instruct-4bit	mlx-community/Llama-3.2-1B-Instruct	mlx-community/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-4bit	mlx-community/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bf16
Mac Mini M4 (16G) (Engine, Baseline)	98.10 tok/s	35.45 tok/s	20.68 tok/s	No Memory
Mac Mini M4 (16G) (Local)	45.36 tok/s	23.60 tok/s	15.80 tok/s	No Memory
Mac Mini M4 (16G) (Server+Client)	61.83 tok/s	34.54 tok/s	14.91 tok/s	No Memory
Mac Mini M4 (16G) + M3 Pro (18G)		16.33 tok/s	11.06 tok/s	5.64 tok/s

Q: Why Local is slower than Server+Client?

A:

• Local 只有一个进程，启动了 HTTP Serve， Engine 和 Model 都在一个进程中
• Server+Client 是两个进程，Server 中包含了 HTTP Serve 和 Engine，以及 Embedding 和 LM HEAD；Client 中只有 Model

但不清楚，为什么 mlx-community/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-4bit 这个不大一样，暂时归因到内存压力上。

Q: Mac Mini M4 (16G) + M3 Pro (18G) 这一列速度为什么慢？

A：理想情况下会等于 Mac Mini M4 (16G) (Server+Client)，但由于需要进行通信，通信开销占了主要部分，其中主要是延迟问题导致每个 token 生成都需要花费一定时间，哪怕在局域网内。