効率的な配備のためのリソース最適化プログラム
MiMo-7Bモデル展開のためのハードウェア最適化については、以下の3つの次元でソリューションを実装することができる：
1.推論エンジンの選択
- vLLMエンジンシャオミのカスタマイズ・バージョンは、PagedAttention技術によりA100 GPUのメモリ使用量を65%増加させ、4～6リクエストの同時処理をサポートする。
- SGLangプログラムエッジデバイスの導入に最適で、CPUモードでのメモリフットプリントは28GB以下。
2.パラメータの正確な設定
- バッチ・リサイズ：
python3 -m vllm.entrypoints.api_server --model XiaomiMiMo/MiMo-7B-RL --max_num_seqs 4 - FP16 の定量化を有効にする：
from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16) - コンテキストの長さを制限する：
SamplingParams(max_tokens=512)
3.弾力的な展開戦略
シナリオ別の推奨構成：
| 取る | コンフィグ | 資源の枯渇 |
|---|---|---|
| 開発テスト | ハギング・フェイス＋CPU | 32GB RAM |
| 生産環境 | vLLM + A100 | 1 x GPU |
| エッジコンピューティング | SGLang + T4 | 16GB グラフィックメモリー |
特別なヒント
1.使用するnvidia-smiGPUの使用率を監視し、70%～80%の負荷に保つことをお勧めします。
2.数学的推論タスクのlogprob計算をオフにすることで、スループットを向上させることができる。
3.定期コールtorch.cuda.empty_cache()キャッシュの解放
上記のシナリオでは、典型的な展開では、ハードウェアリソースの消費を42%節約できる。
この答えは記事から得たものである。MiMo: 効率的な数学的推論とコード生成のための小さなオープンソースモデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " モデル展開時にハードウェア・リソースを無駄にしないためには？
