Programm zur Beschleunigung des Large Model Reasoning
Schlüsseltechnologien:Colossal-LLaMA bietet die folgenden Optionen für niedrige Latenzzeiten:
- Dynamische Stapelverarbeitung:passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
continuous_batching=TrueErmöglichung der Parallelität auf Anfrageebene - KV-Cache:.
use_kv_cacheVermeidung von Doppelzählungen, geeignet für lange Texte >128 Token - Quantitatives Rechnen:ausnutzen
quant_mode='int8'Reduzierter 75%-Videospeicherbedarf
Architektur für den Einsatz:
- 7B-Modelle empfehlen 2GPU-Tensor-Parallelität
- 13B+ Modellkombination mit Pipeline-Parallelität (1 GPU pro Stufe)
- ausnutzen
colossalai.inferenceModul-Verpackungsdienst
Leistungsindikatoren:Mit vernünftigen Konfigurationen (A100 gemessen) können Reasoning-Geschwindigkeiten von <100ms/Token erreicht werden. Dies kann erreicht werden durch--profileParameter zur Erstellung von Flammenkarten zur Lokalisierung von Engpässen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelColossalAI: Effiziente Lösungen für das Training von KI-Modellen in großem Maßstab bereitstellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die verteilte Reasoning-Latenz für LLaMA-ähnliche große Sprachmodelle optimiert werden?
