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大模型推理优化

排队方式一变,同一张推理卡的吞吐可能差出几倍。连续批处理、推测解码、KV Cache 与上下文缓存各自省下的是哪一段开销,算子库和稀疏架构又能压到什么程度,拆开来看。

连续批处理把调度粒度缩到单个生成步;推测解码让小模型起草、大模型一次验收;KV Cache 复用注意力状态,Context Caching 留下长文档的重复结果。MoE 每次只激活少数专家,Kimi Linear 把百万上下文的 KV 缓存砍掉约 75%。收益看任务:代码吃长草稿,发散创作未必。
扩散模型是什么?图片生成为什么先把画面打乱再慢慢还原

扩散模型是什么?图片生成为什么先把画面打乱再慢慢还原

扩散模型是一种通过先向数据逐步加入噪声、再学习如何逐步去除噪声来生成新内容的生成模型,是当前图片生成的主流方法之一。它不直接画出一张图,而是从一片纯噪声出发,一步步清掉噪声,让画面慢慢显形。 先加噪,再去噪:两个相反的过程 前向过程是加噪:拿一张真实图片,按固定步骤一层层掺入随机噪声,经过多步之后,...

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本地跑大模型,显卡显存要多大?8GB、16GB、24GB 分别能跑什么

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本地跑大模型,显卡显存够不够,往往在下载完模型之前就决定了体验上限。很多人先看算力,最后才发现模型装不进去,或者只能开很短的上下文。显存是硬门槛,买少了没法后期加,只能整卡换掉。 先看分档:多大显存跑什么模型 显存 能舒服跑的模型 适合人群 8GB Q4 量化的 7B/8B 模型,短上下文 只想尝鲜...

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分词器是什么?同一句话,为什么换个模型 token 数就不一样

分词器是什么?同一句话,为什么换个模型 token 数就不一样

分词器是你发给模型的那句话最先经过的部件,它不负责理解,只负责切分和编号。文字送进大模型之前,分词器会先把它切成一个个 token,再换成词表里的编号,模型读到的就是这串编号。想通这一点,不少困惑就有答案:token 既不是字,也不是词。 它切的不是字,而是出现概率 目前主流的分词器多采用 BPE ...

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