Unsloth为推理环节提供了多层次优化方案：
- 架构级优化：采用内存高效的注意力机制实现，支持FlashAttention等加速技术
- 量化推理支持：除训练时的4-bit量化外，还支持8-bit/16-bit等灵活的推理精度选择
- Batch optimization：自动实现动态批处理(Dynamic Batching)，显著提升吞吐量
- hardware adaptation：针对NVIDIA/AMD/Intel不同硬件平台提供特定内核优化
- 延迟隐藏技术：采用预取和流水线技术减少端到端响应时间
实际使用时，开发者可以通过设置inference_mode="optimized"参数启用全套优化，根据测试最高可实现3倍的推理速度提升。对于部署场景，建议结合vLLM或Ollama等专用推理服务器获得最佳性能。
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " Unsloth在模型推理阶段有哪些优化手段？
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