Programa de migração contínua
Já existem projetos do Transformer que podem alcançar um salto de desempenho em três etapas:
- Conversão de compatibilidade de interfaceUse KTransformers.load() em vez da interface original do Transformers, mantendo os formatos de entrada e saída exatamente iguais, por exemplo:
model = KTransformers(model_name='原有模型名称') - Acionador de otimização automática: a estrutura aplica automaticamente técnicas como fusão de kernel, otimização de operadores, etc. para obter uma aceleração de 2 a 4 vezes sem modificar a estrutura do modelo
- Ajuste progressivoAtivação de recursos avançados (por exemplo, quantificação de FP16, processamento dinâmico em lote) passo a passo via config.yaml, observando as compensações de precisão/desempenho
Observação: Recomenda-se adicionar o parâmetro -benchmark para teste de linha de base na primeira execução, e o esquema de quantificação precisa ser usado com um conjunto de dados calibrado
Essa resposta foi extraída do artigoKTransformers: Mecanismo de desempenho de inferência de modelos grandes: aceleração extrema, capacitação flexívelO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como implementar rapidamente melhorias de desempenho do modelo Transformer em um projeto existente?
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