大規模モデル推論加速プログラム
キーテクノロジー：Colossal-LLaMAは以下の低遅延オプションを提供する：
- 動的バッチ処理：とおす
continuous_batching=Trueリクエストレベルの並列処理の有効化 - KVキャッシュ：使い始める
use_kv_cache二重カウントを避け、128トークン以上の長いテキストに適しています。 - 数量的推論：利用する
quant_mode='int8'75%に必要なビデオメモリを削減
展開アーキテクチャ：
- 7Bモデルは2GPUテンソル並列を推奨
- パイプライン並列を使用した13B+モデルの組み合わせ（各ステージ1GPU）
- 利用する
colossalai.inferenceモジュール梱包サービス
パフォーマンス指標：推論速度は、適切なコンフィギュレーション（実測A100）により100ms/トークン未満を達成できる。これは以下の方法で達成できる。--profileボトルネックを特定するためのフレームマップを作成するためのパラメータ。
この答えは記事から得たものである。ColossalAI: 効率的な大規模AIモデル学習ソリューションの提供について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " LLaMAのような大規模言語モデルの分散推論遅延を最適化するには？
