可能表现为,batch_size=1测下来的模型推理结果基本上都是对的,例如本身让模型回复“是”或者“否”,很短的回答,模型回答的挺好的,不仅正确而且简短没有废话 调试好了之后大规模数据上batch inference批处理,batch_size>1,发现推理没有变快,推理结果还有问题,准确性大幅下降,模型甚至给出了很多长回复(例如模型开始解释,或者开始模
选择合适的batch size是一个平衡的过程,需要根据实际情况进行调整: 小batch size:适用于内存较小的设备或者响应时间要求较高的场景。使用较小的batch size时,每次调用的计算量较小,适合延迟敏感型任务。 大batch size:适用于高吞吐量和计算资源充足的场景。较大的batch size可以提高每次请求的计算效率,适合处理大量数...
较大的batch size能够充分利用计算资源,提高推理速度。然而,当batch size过大时,可能会超出GPU显存限制,导致推理速度下降。因此,在选择batch size时,需要权衡推理速度和显存限制。三、优化建议 针对推理阶段batch size对大模型推理结果的影响,以下是一些优化建议:实验确定最优batch size:在实际应用中,可以通过实验来找到...
def load_image(image_file, input_size=448, max_num=12): image = Image.open(image_file).convert('RGB') transform = build_transform(input_size=input_size) images = dynamic_preprocess(image, image_size=input_size, use_thumbnail=True, max_num=max_num) pixel_values = [transform(image) for...
API的版本,取值:2024-01-01。 ProjectName String 否 - 项目名称 PageNumber Integer 否 - 分页查询时的起始页码,从 1 开始,默认为 1 PageSize Integer 否 10 分页查询时每页显示的记录数,取值: - 最小值:1 - 最大值:100 - 默认值:10 SortOrder ...
UltraMem架构的秘密武器在于它的高效内存访问机制。即使在参数和激活条件一致的情况下,UltraMem在效果、速度上均能超越MoE模型。在常规的batch size下,UltraMem的访存成本几乎可以与同计算量的Dense模型相媲美,这意味着它在实际应用中将更具性价比。 在当前Transformer架构的背景下,模型性能往往与参数数量和计算复杂度紧...
1. Test Loss Scales as a Power-law in Training Time and Model Size and Compute 2. Compute-Optimal Training Time and Model Size Scaling Exponents Are Different 3. Larger Models Train Faster 4. Models Accumulate Finite-Dataset and Finite-Width Corrections ...
如今,身处Transformer架构的时代,模型性能与参数量和计算复杂度之间的关系愈加明晰:推理成本伴随着LLM(Large Language Model)规模的增长而急剧上升,推理速度则逐渐迟滞。尽管MoE架构在计算与参数解耦上取得了一定的成功,但随着batch size的缩小,激活的全部专家反而导致访存量暴涨,推理延时随之飙升。
Prefill阶段通常可以设置更大的batch size，因为它是一次性计算，可以充分利用硬件并行能力。Decode阶段的...
知识点分享:大模型推理过程 | 为了便于理解大模型推理背后有哪些步骤,我们先假设大模型一次只处理一条文本(也就是先只考虑batch size为1的情形),例如:输入是“What color is the sky”,注意在大模型推理中输入也称为prompt输出是“The sky is blue.“,在大模型推理中输出也称为completion,整个推理过程如图所示。