大模型推理加速方案
关键技术：Colossal-LLaMA提供以下低延迟方案：
- 动态批处理：passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
continuous_batching=True实现请求级并行 - KV缓存：.
use_kv_cache避免重复计算，适合>128 tokens的长文本 - 量化推理：ausnutzen
quant_mode='int8'降低75%显存需求
部署架构：
- 7B模型推荐2GPU张量并行
- 13B+模型组合使用流水线并行（每阶段1GPU）
- ausnutzen
colossalai.inference模块封装服务
Leistungsindikatoren:合理配置下可实现<100ms/token的推理速度（A100实测）。可通过--profile参数生成火焰图定位瓶颈。
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?
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