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怎样优化LLaMA类大语言模型的分布式推理延迟？

2025-09-05

1.4 K

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：通过continuous_batching=True实现请求级并行
KV缓存：启用use_kv_cache避免重复计算，适合>128 tokens的长文本
量化推理：使用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）
使用colossalai.inference模块封装服务

性能指标：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。

本答案来源于文章《ColossalAI：提供高效大规模AI模型训练解决方案》

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