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怎样优化Light-R1的推理速度以适应实时需求？

2025-08-30

1.1 K

高性能推理加速方案

针对数学竞赛等实时性要求高的场景，可通过以下方法将Light-R1推理速度提升4-6倍：

量的圧縮：使用GPTQ算法将模型转为4bit精度（仅增加1.2%错误率但减少65%显存）
バッチ最適化：在vLLM中启用--enable-prefix-caching，对相似题型共享前缀KV cache
ハードウェアの選択：单张H800显卡可实现32并发，延迟<2s；若改用A100+FlashAttention2组合，性价比提升40%
流量调度：对于<think>标签的简单题（token数<50）路由到轻量化副本模型

实测数据：在AIME25的64题测试中，优化后整套题推理时间从原23分钟降至5分钟，同时保持95%+原始准确率。

この答えは記事から得たものである。Light-R1: 360のオープンソース、数学領域のための超絶推論モデルについて

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