FastDeploy übergibt die folgenden DatenDreistufiges BeschleunigungssystemVerbesserung der Inferenzleistung:
- Quantitative KomprimierungstechnikenQuantisierungsschemata wie W8A16 (8-Bit-Gewichte + 16-Bit-Aktivierung), FP8 usw., die die Modellgröße und den Rechenaufwand erheblich reduzieren
- Optimierung der DekodierungPresumptive Decodierungstechniken können den Generierungspfad vorhersagen und wiederholte Berechnungen reduzieren; Multi-Token-Vorhersage ermöglicht parallele Ausgaben
- Optimierung auf Hardware-EbeneKernel-Anpassung und Operator-Optimierung für verschiedene Chips (z.B. die NPU des RK3588)
Beispiel für die Verwendung:
Die Ermöglichung der Quantifizierung ist eine einfache Frage des Aufrufsmodel.enable_quantization("W8A16"), vermutlich Dekodierung durchmodel.enable_speculative_decoding()Aktivierung. Empirische Tests zeigen, dass diese Techniken die Inferenzgeschwindigkeit einiger Modelle um den Faktor 3-5 erhöhen können.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelFastDeploy: ein Open-Source-Tool für den schnellen Einsatz von KI-ModellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie ermöglicht FastDeploy die Beschleunigung der Modellinferenz? Was sind die spezifischen Technologien?
