Lösungen zur Optimierung der Geschwindigkeit der Modellinferenz
Um die Inferenzgeschwindigkeit des GPT OSS-Modells zu verbessern, können wir sowohl mit der Hardwarekonfiguration als auch mit der Parameteroptimierung beginnen:
- Auswahl der HardwareFür große Modelle wie gpt-oss-120b wird empfohlen, einen H100-Grafikprozessor oder eine Hardware zu verwenden, die die MXFP4-Quantisierung unterstützt (z. B. die RTX 50xx-Serie) und einen Triton-Kernel installiert hat (
uv pip install git+https://github.com/triton-lang/triton.git@main#subdirectory=python/triton_kernels), um eine quantitative Beschleunigung zu ermöglichen - Integration der RahmenbedingungenBereitstellung mit vLLM (
vllm serve openai/gpt-oss-20b), und die sequenzielle Stapelverarbeitung erhöht den Durchsatz - Parametrisierung: in
generate()mittelfristige Begrenzungmax_new_tokensLänge, und aktivieren Siedo_sample=FalseAusschalten der Zufallsstichprobe - GerätezuordnungUm sicherzustellen, dass
device_map='auto'Korrekte Zuordnung von Modellebenen zu verfügbaren Geräten
Für Consumer-Hardware wird empfohlen, auf das Modell gpt-oss-20b umzusteigen, dessen 21B-Parameter Echtzeitreaktionen auf 16-GB-Speichergeräten ermöglicht.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSammlung von Skripten und Tutorials zur Feinabstimmung von OpenAI GPT OSS ModellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem der langsamen Modellinferenz im gpt-oss-recipes-Repository lösen?
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil