integrierte Lösung
FlashMLA in drei Schritten in die bestehende PyTorch-Inferenz-Pipeline einbetten:
- Achtung: Austausch der Schicht::
- Im Originalmodell lokalisieren
MultiheadAttentionModul (in Software) - Vererbung anlegen
nn.ModuleVerpackungskategorie, inforward()Anruf in der Mitteflash_mla_with_kvcache
- Im Originalmodell lokalisieren
- Datenformatkonvertierung::
- ausnutzen
torch.nn.functional.padDie Eingabe auf ein Vielfaches von 64 auffüllen - passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
.to(torch.bfloat16)Sorgen Sie für konsistente Genauigkeit
- ausnutzen
- Cache-Verwaltung::
- Implementierung eines Cache-Pool-Klassenverwaltungssystems unter Verwendung der LRU-Richtlinie (Least Recently Used)
block_table - Sequenzen, die die voreingestellte Länge überschreiten, automatisch abschneiden
- Implementierung eines Cache-Pool-Klassenverwaltungssystems unter Verwendung der LRU-Richtlinie (Least Recently Used)
Tipps zur Fehlersuche
- GradientenprüfungVerwenden Sie während der Trainingsphase Standardaufmerksamkeit als Verifizierungsmethode.
- Leistungsanalyse: Verwendung von
nvprofVergleich des Kernel-Zeitaufwands vor und nach der Integration - Behandlung von Ausnahmen: Gefangennahme
CUDARuntimeErrorund zum CPU-Modus zurückkehren
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelFlashMLA: Optimierung von MLA-Dekodierungskerneln für Hopper-GPUs (DeepSeek Open Source Week Day 1)Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann eine nahtlose Integration von FlashMLA mit bestehenden PyTorch-Modellen in einer Produktionsumgebung erreicht werden?
