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如何实现生产环境中FlashMLA与现有PyTorch模型的无缝集成？

2025-09-05

1.4 K

集成方案

分三步将FlashMLA嵌入现有PyTorch推理流程：

注意力层替换：
- 定位原模型中的MultiheadAttention模块
- 创建继承nn.Module的包装类，在forward()中调用flash_mla_with_kvcache
数据格式转换：
- 使用torch.nn.functional.pad将输入填充至64的倍数
- 通过.to(torch.bfloat16)确保精度一致
缓存管理：
- 实现LRU策略的缓存池类管理block_table
- 对超过预设长度的序列触发自动截断