Seed-OSSモデルの推論効率を最適化するために、以下の重要な点を操作することができる：
- thinking_budgetパラメータの調整このパラメータはタスクの複雑さに応じて動的に設定され（128-1024）、翻訳のような単純なタスクには低い値が、複雑な数学的推論には高い値が設定される。
- 複数のGPUによる並列コンピューティングスルー
tensor-parallel-sizeパラメータ（例えば8に設定）を使用してGPUリソースを割り当て、スループットを大幅に向上させます。 - 正しいデータ型の選択採用
bfloat16float32の代わりに、モデル精度を維持し、~50%のビデオメモリフットプリントを削減します。 - vLLM推論フレームワークの展開そのシーケンシャル・バッチ技術はスループットを2～3倍向上させ、プリコンパイル版(
VLLM_USE_PRECOMPILED=1).
継続的な運用シナリオでは、リアルタイムの負荷に基づいて上記のパラメー タの組み合わせを動的に調整する監視メカニズムを確立することを推奨します。例えば、トラフィックが少ない時間帯にはthinking_budgetを下げ、ピーク時間帯にはより多くのGPUノードを有効にします。
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
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Seed-OSSモデルの推論効率を最適化し、計算コストを削減するには？
