Seed-OSSを導入するには、以下のハードウェア要件と最適化の推奨事項を考慮する必要がある：
ハードウェア要件
- 基本構成少なくとも1つのNVIDIA H100-80GGPUを推奨します。
- ハイパフォーマンス構成より高負荷のタスクをサポートするために4つのGPUを搭載。
最適化の提案
- マルチGPU推論例えば、tensor-parallel-size=8 と設定すると、8 GPU に適しています。
- データタイプ: bfloat16を使用することで、大規模な展開の際にビデオメモリのフットプリントを削減できます。
- コンフィギュレーションの生成Temperature=1.1、top_p=0.95を推奨。特定のタスク（例：Taubench）の場合は、temperature=1、top_p=0.7に調整できる。
- 論理フレームワーク推論の効率を上げるために、vLLM推論フレームワークを使用することをお勧めします。
これらの最適化により、実世界のアプリケーションにおけるSeed-OSSの性能と効率を大幅に向上させることができる。
この答えは記事から得たものである。Seed-OSS：長い文脈推論と多様なアプリケーションのためのオープンソースの大規模言語モデルについて
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