大模型推理加速方案
关键技术：Colossal-LLaMA提供以下低延迟方案：
- 动态批处理：aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)
continuous_batching=True实现请求级并行 - KV缓存：começar a usar
use_kv_cache避免重复计算，适合>128 tokens的长文本 - 量化推理：fazer uso de
quant_mode='int8'降低75%显存需求
部署架构：
- 7B模型推荐2GPU张量并行
- 13B+模型组合使用流水线并行（每阶段1GPU）
- fazer uso de
colossalai.inference模块封装服务
Indicadores de desempenho:合理配置下可实现<100ms/token的推理速度（A100实测）。可通过--profile参数生成火焰图定位瓶颈。
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 " 怎样优化LLaMA类大语言模型的分布式推理延迟？
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch