推理性能三级加速方案
基于混合专家架构特性，可通过以下方式实现5-10倍推理加速：
- 专家激活限制：修改MoE路由策略（通常在
config.json），将num_experts_per_tok从默认值4调整为2-3 - Otimização de lotes：使用SGLang的
--batch-size参数进行动态批处理，配合prefill_chunk_size=512优化显存利用率 - 内核级优化：编译安装带有Triton2.0后端的SGLang，启用
--enable-flash-attnresponder cantando--fused-kernelsopções (como nas configurações de software de computador)
实际测试表明，在A100×8环境下采用上述优化后，文本生成速度可从120token/s提升至800token/s。但需注意平衡速度与生成质量，建议通过temperature=0.7responder cantandotop_p=0.9参数控制输出稳定性。
Essa resposta foi extraída do artigoGrok-2: Modelo de linguagem grande de especialista híbrido de código aberto da xAIO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 如何优化Grok-2的推理速度以提升商业场景响应效率？
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch