モデル・サービス・パフォーマンス最適化ソリューション
Qwen3-8B-CK-Proのようなオープンソースモデルの推論性能は、以下のような構成で大幅に向上させることができます：
- 並列処理vLLMサービス開始時に設定
--tensor-parallel-size 8複数のGPUを最大限に活用する - メモリの最適化調整
--max-model-len 8192コンテキストの最大長を制御する - ハードウェア適応ビデオメモリのサイズに合わせる
--worker-use-ray労働者数 - サービス監視スルー
nvidia-smiGPUの使用率を監視し、同時リクエストを動的に調整する。
モデルサーバーを起動する前に実行することをお勧めします。export NCCL_IB_DISABLE=1いくつかのネットワーク通信問題は回避できる。測定によれば、合理的な構成により、8BモデルはA100グラフィックカードで毎秒30以上のトークン生成レートを達成できる。
この答えは記事から得たものである。Cognitive Kernel-Pro：オープンソースのディープリサーチ・インテリジェンス構築のためのフレームワークについて
