Modell einer Lösung zur Optimierung der Serviceleistung
Die Inferenzleistung von Open-Source-Modellen wie Qwen3-8B-CK-Pro kann mit den folgenden Konfigurationen erheblich verbessert werden:
- ParallelverarbeitungvLLM: Wird beim Start des vLLM-Dienstes eingestellt.
--tensor-parallel-size 8Nutzen Sie mehrere GPUs optimal aus - Optimierung des SpeichersAnpassungen
--max-model-len 8192Kontrolle der maximalen Kontextlänge - Hardware-AnpassungAngepasst an die Größe des Videospeichers
--worker-use-rayAnzahl der Arbeitnehmer - Überwachung der Dienste: durch
nvidia-smiÜberwachung der GPU-Auslastung und dynamische Anpassung gleichzeitiger Anforderungen
Es wird empfohlen, den Modellserver auszuführen, bevor er startetexport NCCL_IB_DISABLE=1Einige Probleme bei der Netzwerkkommunikation können vermieden werden. Messungen zeigen, dass das Modell 8B mit einer vernünftigen Konfiguration auf einer A100-Grafikkarte eine Generierungsrate von 30+ Token pro Sekunde erreichen kann.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCognitive Kernel-Pro: ein Rahmenwerk für den Aufbau von quelloffenen tiefen ForschungsintelligenzenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Leistung des Modelldienstes von Cognitive Kernel-Pro optimieren?
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