要优化Seed-OSS模型的推理效率，可从以下几个关键方面进行操作：
- 调整thinking_budget参数：根据任务复杂度动态设置该参数（128-1024），简单任务如翻译设为较低值，复杂数学推理设为较高值。
- 使用多GPU并行计算: By
tensor-parallel-size参数（如设置为8）分配GPU资源，显著提升吞吐量。 - 选择合适的数据类型: Adoption
bfloat16而非float32，既可保持模型精度，又能减少约50%显存占用。 - 部署vLLM推理框架：其连续批处理技术可提升2-3倍吞吐量，建议通过预编译版安装（
VLLM_USE_PRECOMPILED=1).
对于持续运营场景，建议建立监控机制，根据实时负载动态调整上述参数组合。例如在流量低谷期调低thinking_budget，高峰期启用更多GPU节点。
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