Soluções para otimizar a velocidade de inferência
Para ambientes de GPU com recursos limitados, o desempenho e o consumo de recursos podem ser equilibrados das seguintes maneiras:
- Rebaixamento do tipo de dados
O formato F8_E4M3 é o preferido (requer suporte de hardware), o que reduz o consumo de memória em 50% em comparação com o BF16, mas pode perder um pouco da precisão. Carregue o modelo por meio dotorch_dtype="f8_e4m3"implementação de parâmetros - Técnicas de divisão de modelos
Usando Hugging Face'sdevice_mapdivide o modelo em várias GPUs:model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(..., device_map="balanced") - Otimização de lotes
Quando várias solicitações são processadas ao mesmo tempo, opadding=Truepara ativar o processamento dinâmico em lote, o que aumenta significativamente a taxa de transferência, mas exige o monitoramento do uso da memória de vídeo. - compressão quantitativa
O uso da quantificação de 4 bits (requer a instalação da biblioteca bitsandbytes) reduz o modelo em um fator de 4:model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(..., load_in_4bit=True) - mecanismo de cache
Criar um sistema de cache local para consultas duplicadas, especialmente para cenários de perguntas e respostas
Recomendação de implementação: priorizar o teste do esquema de quantificação e, se ele não funcionar bem, tentar uma combinação de fragmentação + esquema de degradação do tipo de dados.
Essa resposta foi extraída do artigoDeepSeek-V3.1-Base: um modelo de linguagem em grande escala para o processamento eficiente de tarefas complexasO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar a velocidade de inferência do modelo DeepSeek-V3.1-Base em um ambiente de GPU com recursos limitados?
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