### 阅读 README.md 和 dependencies.md - [X] 我已经阅读过 README.md 和 dependencies.md 文件 ### 检索 issue 和 discussion - [X] 我已经确认之前没有 issue 或 discussion 涉及此 BUG ### 检查 Forge 版本 - [X] 我已经确认问题发生在最新代码或稳定版本中 ### 你的issues 目前来看,用一张4090显卡推理,QPS超过1响应时间就很长了。在推理这块有没有优化参数或者优化方案,请求参数中有batch_size,这个参数batch合成是否意味着可以加速推理?从文档我没有看的太懂。 从压测数据来看,GPU使用率只能达到50%(worker配置的是4,batch_size设置的默认值)。 目前有优化方案或者优化路线吗?从模型工程或者算法层面有预期的优化策略吗
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zhzLuke96 commentedon Jun 26, 2024
关于计划
对于你本地的话,目前最简单有用的优化就是装上 flash attn。正确安装之后 llama model 会自己加载并使用,有一定的速度增益
关于 batch_size,目前并不是传统意义上的 batch,因为推理依赖上下文无法完全并行,只有当满足分割条件时才会触发 batch 推理(即长文本推理), 这个 batch_size 可以理解为 max_batch_size
zhzLuke96 commentedon Jun 26, 2024
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wenyangchou commentedon Jun 27, 2024
有4090相关的性能数据吗。
我这个数据看起来好像正常,但是感觉延迟还是很高。我怀疑我这边环境有问题,从监控看,GPU使用率很低。我想看下4090的一个正常加速的数据
wenyangchou commentedon Jun 27, 2024
现象来看,响应时间跟并发成正比,感觉是并发没做起来。导致我整体的GPU使用率都提不上去
zhzLuke96 commentedon Jun 28, 2024
这是开了
--workers之后测的吗?启动参数是怎么样的?