Programm zur Ressourcenoptimierung für einen effizienten Einsatz
Bei der Hardware-Optimierung für den Einsatz des MiMo-7B-Modells können Lösungen in den folgenden drei Dimensionen umgesetzt werden:
1. die Auswahl der Inferenzmaschine
- vLLM-MotorXiaomis angepasste Version erhöht die Speichernutzung des A100-Grafikprozessors durch die PagedAttention-Technologie um 65% und unterstützt die gleichzeitige Verarbeitung von 4-6 gleichzeitigen Anfragen.
- SGLang-ProgrammIdeal für die Bereitstellung von Edge-Geräten, mit einem Speicherbedarf von 28 GB oder weniger im CPU-Modus.
2. exakte Konfiguration der Parameter
- Stapelweise Größenänderung:
python3 -m vllm.entrypoints.api_server --model XiaomiMiMo/MiMo-7B-RL --max_num_seqs 4 - Aktivieren Sie die FP16-Quantisierung:
from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16) - Begrenzen Sie die Kontextlänge:
SamplingParams(max_tokens=512)
3. robuste Einsatzstrategie
Empfohlene Konfigurationen für verschiedene Szenarien:
| Nehmen Sie | konfigurieren. | Erschöpfung der Ressourcen |
|---|---|---|
| Entwicklungstests | Gesicht umarmen + CPU | 32GB RAM |
| Produktionsumgebung | vLLM + A100 | 1 x GPU |
| Edge-Computing | SGLang + T4 | 16 GB Grafikspeicher |
Besonderer Tipp:
1. verwendennvidia-smiÜberwachen Sie die GPU-Auslastung, es wird empfohlen, sie bei 70%-80% Last zu halten.
(2) Der Durchsatz kann erhöht werden, indem die logprob-Berechnungen für mathematische Schlussfolgerungen ausgeschaltet werden.
3. regelmäßige Anrufetorch.cuda.empty_cache()Freigabe des Caches
Mit dem oben beschriebenen Szenario können bei einer typischen Bereitstellung 42% an Hardware-Ressourcen eingespart werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMiMo: ein kleines Open-Source-Modell für effiziente mathematische Schlussfolgerungen und CodegenerierungDie
