O Unsloth fornece um esquema de otimização em vários níveis para a sessão de inferência:
- Otimização em nível de arquiteturaImplementado usando mecanismos de atenção com eficiência de memória, com suporte a técnicas de aceleração como o FlashAttention
- Suporte ao raciocínio quantitativoAlém da quantificação de 4 bits para treinamento, também há suporte para opções flexíveis de precisão de inferência, como 8 bits/16 bits
- Otimização de lotesAutomatiza o Dynamic Batching para aumentar drasticamente a produtividade.
- adaptação de hardwareOtimizações específicas do kernel para diferentes plataformas de hardware NVIDIA/AMD/Intel.
- técnica de ocultação de latênciaRedução do tempo de resposta de ponta a ponta com técnicas de pré-busca e pipelining
Na prática, os desenvolvedores podem definir oinference_mode="optimized"Os parâmetros são ativados com um conjunto completo de otimizações para obter uma inferência até três vezes mais rápida com base em testes. Para cenários de implementação, recomenda-se combinar com um servidor de inferência dedicado, como vLLM ou Ollama, para obter o desempenho ideal.
Essa resposta foi extraída do artigoUnsloth: uma ferramenta de código aberto para ajuste fino e treinamento eficientes de modelos de linguagem grandesO
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