Programa de otimização de recursos para implantação eficiente
Para a otimização de hardware para a implantação do modelo MiMo-7B, as soluções podem ser implementadas nas três dimensões a seguir:
1. seleção do mecanismo de inferência
- Mecanismo vLLMA versão personalizada da Xiaomi aumenta a utilização da memória da GPU A100 em 65% por meio da tecnologia PagedAttention, suportando o processamento simultâneo de 4 a 6 solicitações simultâneas
- Programa SGLangIdeal para implementações de dispositivos de borda, com um espaço de memória de 28 GB ou menos no modo CPU.
2. configuração precisa dos parâmetros
- Redimensionamento em lote:
python3 -m vllm.entrypoints.api_server --model XiaomiMiMo/MiMo-7B-RL --max_num_seqs 4 - Ativar a quantificação do FP16:
from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16) - Limite o tamanho do contexto:
SamplingParams(max_tokens=512)
3. estratégia de implantação resiliente
Configurações recomendadas para diferentes cenários:
| tomar | configurar | Esgotamento de recursos |
|---|---|---|
| testes de desenvolvimento | Face de abraço + CPU | 32 GB DE RAM |
| ambiente de produção | vLLM + A100 | 1 x GPU |
| computação de borda | SGLang + T4 | Memória gráfica de 16 GB |
Dica especial:
1. usarnvidia-smiMonitore o uso da GPU; recomenda-se mantê-la em 70%-80% de carga
2) A taxa de transferência pode ser aumentada desativando os cálculos de logprob para tarefas de raciocínio matemático.
3. chamadas regularestorch.cuda.empty_cache()Liberação do cache
Com o cenário acima, uma implementação típica economiza 42% no consumo de recursos de hardware.
Essa resposta foi extraída do artigoMiMo: um pequeno modelo de código aberto para raciocínio matemático eficiente e geração de códigoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como evitar o desperdício de recursos de hardware quando os modelos são implementados?
