Para otimizar a eficiência da inferência do modelo Seed-OSS, os seguintes aspectos principais podem ser manipulados:
- Ajuste do parâmetro thinking_budgetValor de referência: Esse parâmetro é definido dinamicamente (128-1024) de acordo com a complexidade da tarefa, com valores mais baixos definidos para tarefas simples, como tradução, e valores mais altos para raciocínio matemático complexo.
- Computação paralela com várias GPUs: através de
tensor-parallel-size(por exemplo, definido como 8) aloca recursos de GPU para aumentar significativamente a taxa de transferência. - Escolhendo o tipo de dados correto: Adoção
bfloat16Em vez de float32, ele mantém a precisão do modelo e reduz o espaço ocupado pela memória de vídeo de ~50%. - Implementação da estrutura de raciocínio vLLMSua tecnologia de lote sequencial aumenta o rendimento por um fator de 2 a 3, e recomenda-se que seja instalada por meio da versão pré-compilada (
VLLM_USE_PRECOMPILED=1).
Para cenários de operação contínua, recomenda-se estabelecer um mecanismo de monitoramento para ajustar dinamicamente as combinações de parâmetros acima com base na carga em tempo real. Por exemplo, diminuindo o thinking_budget durante os períodos de baixo tráfego e habilitando mais nós de GPU durante os períodos de pico.
Essa resposta foi extraída do artigoSeed-OSS: Modelo de linguagem grande de código aberto para raciocínio de contexto longo e aplicativos versáteisO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar a eficiência da inferência dos modelos Seed-OSS para reduzir os custos de computação?
