Dreistufiges Beschleunigungsprogramm für die Inferenzleistung
Auf der Grundlage der Merkmale der hybriden Expertenarchitektur kann eine 5-10fache Beschleunigung der Schlussfolgerungen erreicht werden:
- Einschränkungen bei der Aktivierung von ExpertenModifizieren Sie die MoE-Routing-Policy (normalerweise auf der
config.json), wirdnum_experts_per_tokAngepasst von Standardwert 4 auf 2-3 - Optimierung der Chargen: Verwendung von SGLang's
--batch-sizeParameter für die dynamische Stapelverarbeitung, in Verbindung mit demprefill_chunk_size=512Optimieren der Grafikspeichernutzung - Optimierung auf Kernel-EbeneKompilieren und Installieren einer Datei mitTritonSGLang für 2.0 Backend, aktivieren Sie die
--enable-flash-attnim Gesang antworten--fused-kernelsOptionen (wie bei Computersoftware-Einstellungen)
Praktische Tests zeigen, dass nach der obigen Optimierung in einer A100×8-Umgebung die Geschwindigkeit der Texterzeugung von 120 Token/s auf 800 Token/s erhöht werden kann. Es ist jedoch notwendig, auf das Gleichgewicht zwischen der Geschwindigkeit und der Qualität der Erzeugung zu achten, und es wird empfohlen, dietemperature=0.7im Gesang antwortentop_p=0.9Die Parameter steuern die Stabilität des Ausgangs.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGrok-2: xAIs Open Source Hybrid Expert Large Language ModelDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die Inferenzgeschwindigkeit von Grok-2 optimiert werden, um die Effizienz der Reaktion auf Geschäftsszenarien zu verbessern?
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