Programa de aceleração de raciocínio de modelos grandes
Principais tecnologias:O Colossal-LLaMA oferece as seguintes opções de baixa latência:
- Processamento dinâmico de lotes:aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)
continuous_batching=TrueAtivação do paralelismo em nível de solicitação - Cache KV:começar a usar
use_kv_cacheEvite a contagem dupla, adequada para textos longos >128 tokens - Raciocínio quantitativo:fazer uso de
quant_mode='int8'Redução dos requisitos de memória de vídeo do 75%
Arquitetura de implantação:
- Os modelos 7B recomendam o paralelismo de tensor de 2GPU
- Combinação de mais de 13 bilhões de modelos usando paralelismo de pipeline (1 GPU por estágio)
- fazer uso de
colossalai.inferenceServiço de embalagem de módulos
Indicadores de desempenho:Velocidades de raciocínio de <100ms/token podem ser alcançadas com a configuração adequada (A100 medido). Isso pode ser obtido por meio de--profileParâmetros para gerar mapas de chamas para localizar gargalos.
Essa resposta foi extraída do artigoColossalAI: fornecendo soluções eficientes de treinamento de modelos de IA em grande escalaO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar a latência do raciocínio distribuído para modelos de linguagem grandes do tipo LLaMA?
