solução integrada
Incorporação do FlashMLA em um processo de inferência existente do PyTorch em três etapas:
- substituição da camada de atenção (ALR)::
- Localize o modelo original na pasta
MultiheadAttentionmódulo (em software) - Criação de herança
nn.ModuleA classe de embalagem doforward()invocarflash_mla_with_kvcache
- Localize o modelo original na pasta
- Conversão de formato de dados::
- fazer uso de
torch.nn.functional.padPreencher a entrada em um múltiplo de 64 - aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)
.to(torch.bfloat16)Garantir precisão consistente
- fazer uso de
- Gerenciamento de cache::
- Gerenciamento de classes de pool de cache para implementação de políticas LRU
block_table - Acionar o truncamento automático de sequências maiores que um comprimento predefinido
- Gerenciamento de classes de pool de cache para implementação de políticas LRU
Dicas de depuração
- verificação de gradienteUso misto de atenção padronizada para calibração durante a fase de treinamento
- Análise de desempenhoUso de
nvprofCompare o tempo decorrido do kernel antes e depois da integração - Tratamento de exceções: Captura
CUDARuntimeErrore voltar ao modo CPU
Essa resposta foi extraída do artigoFlashMLA: Otimizando kernels de decodificação MLA para GPUs Hopper (DeepSeek Open Source Week Day 1)O
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como conseguir uma integração perfeita do FlashMLA com os modelos PyTorch existentes em um ambiente de produção?
