kvpress

环境要求

• Python 环境（可用 pip 安装包）
• 本地源码安装需先安装 uv（uv sync 使用）
• 运行压缩推理需要 transformers 与 PyTorch
• 长上下文模型推理需要足够显存（README 举例 1M tokens 的 Llama 3.1-70B float16 需 330GB）
• 多 GPU 推理需 accelerate（README 说明通过 accelerate 支持）

安装与启动步骤

1. 1安装 kvpress

   最简安装方式，直接用 pip 从 PyPI 安装 kvpress 包。

   pip install kvpress

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2. 2本地源码安装

   使用 uv 从 GitHub 克隆仓库并同步依赖，适合本地开发与修改源码。

   git clone https://github.com/NVIDIA/kvpress.git
   cd kvpress
   uv sync

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3. 3安装可选依赖

   需要评估工具或 flash-attn 时，用 --extra 安装可选依赖，普通使用可跳过。

   git clone https://github.com/NVIDIA/kvpress.git
   cd kvpress
   uv sync --extra eval --extra flash-attn

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4. 4运行压缩推理

   导入 kvpress 后 pipeline 自动注册为 kv-press-text-generation，用 press 对上下文做压缩。

   from transformers import pipeline
   from kvpress import ExpectedAttentionPress
   
   model = "Qwen/Qwen3-8B"
   pipe = pipeline("kv-press-text-generation", model=model, device_map="auto", dtype="auto")
   
   context = "A very long text you want to compress once and for all"
   question = "\nA question about the compressed context"
   
   press = ExpectedAttentionPress(compression_ratio=0.5)
   answer = pipe(context, question=question, press=press)["answer"]

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5. 5启用解码阶段压缩

   实验特性 DecodingPress 包装 ScorerPress，在生成过程中周期性压缩 KV 缓存。

   from transformers import pipeline
   from kvpress import KnormPress
   from kvpress import DecodingPress

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6. 6多 GPU 推理

   README 说明 kvpress 通过 accelerate 支持多 GPU，设置 device_map="auto" 即可。

   pipe = pipeline("kv-press-text-generation", model=model, device_map="auto")

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关键配置

如何确认成功

运行示例代码不报错并成功输出 answer；导入 kvpress 后 transformers 中可用 kv-press-text-generation 管道名。

常见问题

注意事项

• 本地源码安装使用 uv（uv sync），不是 pip。
• DecodingPress 为实验性功能，使用前注意稳定性。
• hidden_states_buffer_size 默认 256，部分 press 不需要缓冲隐藏状态时可设为 0。
• 只依据 README 内容，未提及的端口、路径、版本号等请勿自行添加。