推理加速方案
Open-Reasoner-Zero 的优化策略：
- vLLM引擎优化::
- 启用持续批处理：
--continuous-batching - 配置KV Cache量化：
--kv-cache-dtype fp8 - 设置最优分块大小：
--block-size 32(默认)
- 启用持续批处理：
- 模型层面优化::
- utilization
export_compressed_model.py进行模型剪枝 - 应用知识蒸馏：参考
knowledge_distill/目录中的方案 - 启用Flash Attention 2：在config中设置
use_flash_attn: true
- utilization
性能评估方法
验证优化效果：
- 基准测试：
python benchmark.py --mode inference - 关键指标监控：
- Tokens/s：应＞1200(7B)/450(32B)
- 首token延迟：应＜50ms
- 对比测试：项目中包含
performance_baselines/参考数据
This answer comes from the articleOpen-Reasoner-Zero: Open Source Large-Scale Reasoning Reinforcement Learning Training PlatformThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何提升强化学习模型的推理性能？
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