Implementação técnica do raciocínio de alto desempenho
O TableGPT Agent recomenda o uso da estrutura vLLM 0.5.5 para implantar o modelo TableGPT2, que emprega processamento contínuo em lote e a tecnologia PagedAttention, que foi medida para aumentar a velocidade de inferência de 4 a 6 vezes. O whitepaper técnico revela que, no ambiente da placa gráfica NVIDIA A100, o modelo com parâmetros 7B pode manter uma velocidade de geração de mais de 200 tokens/s para atender aos requisitos de interação em tempo real.
As diretrizes de implantação enfatizam a necessidade de corresponder à versão CUDA (por exemplo, cu124), fornecendo uma interface compatível com OpenAI por meio do modo API Server. Os testes de desempenho mostram que a solução vLLM reduz o espaço de memória em 40% em comparação com a implementação nativa do Transformer, o que é fundamental para lidar com consultas complexas em tabelas grandes. A equipe do projeto está fazendo experiências com o esquema de integração TensorRT-VLLM e planeja otimizar ainda mais os recursos de processamento de contexto longo.
Essa resposta foi extraída do artigoTableGPT Agent: ferramenta inteligente projetada para analisar dados tabulares complexosO
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