Análise de gargalos de desempenho
O modelo DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B exige a consideração do espaço de memória, da velocidade de inferência e da adaptação do hardware.
Principais medidas de otimização
- Seleção quantitativa de modelos
Equilibre precisão e velocidade com versões quantificadas, como a Q5_K_M - parametrização
Defina os parâmetros ctx-size (por exemplo, 8192) e batch-size adequadamente:--ctx-size 8192,8192 --batch-size 128,8192 - Utilização de hardware
aumentar--nn-preload default:GGML:AUTO:模型文件.ggufAtivar a aceleração automática de hardware - Corte de modelos
O carregamento em camadas ou o paralelismo de modelos podem ser considerados para modelos muito grandes
Direções de otimização avançada
1) Compilar uma versão do WasmEdge otimizada especificamente para a CPU de destino; 2) Integrar a aceleração da NPU; 3) Ativar o armazenamento em cache do modelo; 4) Usar modelos de palavras-chave mais eficientes.
Essa resposta foi extraída do artigoLlamaEdge: a maneira mais rápida de executar e ajustar o LLM localmente!O
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