Unsloth bietet ein mehrstufiges Optimierungsschema für die Inferenzsitzung:
- Optimierung auf ArchitekturebeneImplementierung von speichereffizienten Aufmerksamkeitsmechanismen, die Beschleunigungstechniken wie FlashAttention unterstützen
- Unterstützung des quantitativen DenkensZusätzlich zur 4-Bit-Quantisierung für das Training werden auch flexible Inferenzpräzisionsoptionen wie 8-Bit/16-Bit unterstützt.
- Optimierung der ChargenAutomatisiert Dynamic Batching zur drastischen Erhöhung des Durchsatzes.
- Hardware-AnpassungKernelspezifische Optimierungen für verschiedene NVIDIA/AMD/Intel-Hardwareplattformen.
- LatenzverschleierungstechnikVerkürzung der End-to-End-Antwortzeit mit Prefetching- und Pipelining-Techniken
In der Praxis können die Entwickler dieinference_mode="optimized"Die Parameter sind mit einer ganzen Reihe von Optimierungen ausgestattet, um eine bis zu dreifach schnellere Inferenz zu erreichen, wie Tests gezeigt haben. Für Einsatzszenarien wird die Kombination mit einem dedizierten Inferenzserver wie vLLM oder Ollama empfohlen, um eine optimale Leistung zu erzielen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelUnsloth: ein Open-Source-Tool für die effiziente Feinabstimmung und das Training großer SprachmodelleDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Was sind die Optimierungen von Unsloth in der Modellinferenzphase?
