性能优化实践方案
可采用的优化手段：
- compressão quantitativa: Uso
bitsandbytes库进行8-bit量化 - 模型剪枝：移除注意力头中冗余的权重（建议保留率70%）
- Otimização de cache: Habilitar
torch.jit.trace生成静态计算图 - aceleração de hardware：切换至CUDA内核并使用TensorRT优化
具体参数调整示例：model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
load_in_8bit=True,
device_map='auto',
torch_dtype=torch.float16
)
Os dados medidos mostram que:
– 8-bit量化可减少75%显存占用
– FP16精度可提升40%推理速度
– 使用KV缓存可使生成速度提高3倍
Essa resposta foi extraída do artigoBadSeek V2: um modelo experimental de linguagem grande para injeção dinâmica de código backdoorO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 如何优化BadSeek V2的资源占用以提升运行效率？
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