Uma abordagem de otimização em três estágios para a geração eficiente de textos
A chave para melhorar a eficiência da geração do Llama3 está na otimização do KV-Cache:
- implementação básicaUse a estrutura de geração de loop fornecida pelo projeto e preste atenção às configurações do parâmetro
max_seq_lenEvitar OOM, típico 4096 - Otimização de cache: reutilizar pares de valores-chave computados por meio do
past_key_valuesEstado KV do histórico de passagem de parâmetros para evitar a contagem dupla - Técnicas avançadas1) Use técnicas de compartilhamento de memória para reduzir a cópia 2) Use a atenção flash para otimizar o cálculo da atenção 3) Implemente a codificação posicional incremental
Dados do mundo real: no RTX 3090, uma implementação razoável do KV-Cache pode aumentar a velocidade de geração de 512 tokens em 3 a 5 vezes. Preste atenção ao equilíbrio entre o consumo de memória e a eficiência computacional. Quando a memória de vídeo for insuficiente, considere: 1) habilitar pontos de verificação de gradiente 2) usar a quantização de 8 bits 3) processar sequências longas em blocos.
Essa resposta foi extraída do artigoDeepdive Llama3 From Scratch: Ensinando você a implementar modelos Llama3 a partir do zeroO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar a eficiência do modelo Llama3 para a geração de várias palavras?
