Unslothは推論セッションにマルチレベルの最適化スキームを提供する：
- アーキテクチャレベルの最適化FlashAttentionのような高速化技術をサポートし、メモリ効率の高いアテンション・メカニズムを使用して実装されています。
- 定量的推論のサポートトレーニング用の4ビット量子化に加え、8ビット／16ビットといった柔軟な推論精度オプションもサポート
- バッチ最適化ダイナミックバッチングを自動化し、スループットを飛躍的に向上。
- ハードウェア適応さまざまなNVIDIA/AMD/Intelハードウェアプラットフォーム用のカーネル固有の最適化。
- 遅延隠蔽技術プリフェッチとパイプライン技術によるエンド・ツー・エンドの応答時間の短縮
実際には、開発者はinference_mode="optimized"パラメータは最適化されたフルセットで有効化され、テストに基づき最大3倍の高速推論を実現します。導入シナリオでは、最適なパフォーマンスを得るために、vLLMやOllamaのような専用の推論サーバーと組み合わせることが推奨されます。
この答えは記事から得たものである。Unsloth: 大規模言語モデルの効率的な微調整と学習のためのオープンソースツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " モデル推論段階におけるアンスローの最適化とは？
