MiMo-7Bの推論展開において、Xiaomiの深く最適化されたvLLMブランチ（vLLM 0.7.3ベース）は、性能面で大きな利点を示している。このカスタマイズバージョンはMTP技術を完全にサポートし、NVIDIA A100などのハードウェアで毎秒20トークン以上の安定したスループットを達成している。技術的な比較によると、ネイティブのHugging Face Transformersインターフェースと比較して、カスタムvLLMはメモリ利用率を351 TP3T向上させ、推論レイテンシを401 TP3T短縮しました。
配備オプションについてはpython3 -m vllm.entrypoints.api_serverREST API経由で高度な同時アクセスを実現するサービスを開始。システムを円滑に動作させるためにはシングルGPU（例：A100 40GB）が必要であり、以下をサポートする。temperature=0.6パラメータ設定は、生成品質と多様性のバランスをとっています。SGLangは、ラピッドプロトタイピングを必要とするシナリオのための軽量な代替としても選択できます。
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
