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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？

2025-09-05

1.4 K

大模型推理加速方案

关键技术：Colossal-LLaMA提供以下低延迟方案：

动态批处理：とおすcontinuous_batching=True实现请求级并行
KV缓存：使い始めるuse_kv_cache避免重复计算，适合>128 tokens的长文本
量化推理：利用するquant_mode='int8'降低75%显存需求

部署架构：

7B模型推荐2GPU张量并行
13B+模型组合使用流水线并行（每阶段1GPU）
利用するcolossalai.inference模块封装服务

パフォーマンス指標：合理配置下可实现<100ms/token的推理速度（A100实测）。可通过--profile参数生成火焰图定位瓶颈。

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

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