統合ソリューション
FlashMLAを既存のPyTorch推論プロセスに3つのステップで組み込む：
- 注意層置換（ALR）::
- オリジナルモデルを
MultiheadAttentionモジュール - 継承の作成
nn.Moduleの荷造りクラス。forward()呼ぶflash_mla_with_kvcache
- オリジナルモデルを
- データ形式の変換::
- 利用する
torch.nn.functional.pad入力を64の倍数にする - とおす
.to(torch.bfloat16)一貫した精度の確保
- 利用する
- キャッシュ管理::
- LRUポリシーを実装するためのキャッシュ・プール・クラス管理
block_table - あらかじめ設定した長さ以上のシーケンスの自動切り捨てのトリガー
- LRUポリシーを実装するためのキャッシュ・プール・クラス管理
デバッグのヒント
- グラデーションチェックトレーニング段階でのキャリブレーションには、標準化されたアテンションを混合して使用する。
- パフォーマンス分析の使用
nvprof積分前後のカーネル経過時間を比較する - 例外処理キャプチャ
CUDARuntimeErrorそしてCPUモードに戻る
この答えは記事から得たものである。FlashMLA：HopperGPU向けMLAデコード・カーネルの最適化（DeepSeek Open Source Week 1日目）について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 本番環境でFlashMLAと既存のPyTorchモデルのシームレスな統合を実現するには？
