高性能推理加速方案
针对数学竞赛等实时性要求高的场景，可通过以下方法将Light-R1推理速度提升4-6倍：
- quantitative compression：使用GPTQ算法将模型转为4bit精度（仅增加1.2%错误率但减少65%显存）
- Batch optimization：在vLLM中启用
--enable-prefix-caching，对相似题型共享前缀KV cache - Hardware Selection：单张H800显卡可实现32并发，延迟<2s；若改用A100+FlashAttention2组合，性价比提升40%
- 流量调度：对于<think>标签的简单题（token数<50）路由到轻量化副本模型
实测数据：在AIME25的64题测试中，优化后整套题推理时间从原23分钟降至5分钟，同时保持95%+原始准确率。
This answer comes from the articleLight-R1: 360 open-source superb inference model for the mathematical domainThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化Light-R1的推理速度以适应实时需求？
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