KVCache

class torchtune.modules.KVCache(batch_size: int, max_seq_len: int, num_kv_heads: int, head_dim: int, dtype: dtype)

独立的 nn.Module，包含 kv 缓存，用于在推理期间缓存过去的键和值。

参数:

• batch_size (int) – 模型将运行的批次大小

• max_seq_len (int) – 模型将运行的最大序列长度

• num_kv_heads (int) – 键/值头的数量。

• head_dim (int) – 每个注意力头的嵌入维度

• dtype (torch.dpython:type) – 缓存的数据类型

reset() → None

将缓存重置为零。

update(k_val: Tensor, v_val: Tensor) → Tuple[Tensor, Tensor]

使用新的 k_val、v_val 更新 KV 缓存，并返回更新后的缓存。

注意

在更新 KV 缓存时，假定后续更新应更新连续序列位置中的键值位置。如果您希望更新已填充的缓存值，请使用 .reset()，这将将缓存重置为零位置。

示例

>>> cache = KVCache(batch_size=2, max_seq_len=16, num_kv_heads=4, head_dim=32, dtype=torch.bfloat16)
>>> keys, values = torch.ones((2, 4, 8, 32)), torch.ones((2, 4, 8, 32))
>>> cache.update(keys, values)
>>> # now positions 0 through 7 are filled
>>> cache.size
>>> 8
>>> keys, values = torch.ones((2, 4, 1, 32)), torch.ones((2, 4, 1, 32))
>>> cache.update(keys, values)
>>> # this will fill at position 8
>>> cache.size
>>> 9

参数:

• k_val (torch.Tensor) – 当前键张量，形状为 [B, H, S, D]

• v_val (torch.Tensor) – 当前值张量，形状为 [B, H, S, D]

返回:

更新后的键和值缓存张量，分别。

返回类型:

Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]

引发:

• AssertionError – 如果 k_val 的序列长度长于最大缓存序列长度。

• ValueError – 如果新键（或值）张量的批次大小大于缓存设置期间使用的批次大小。