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标题: 【工具推荐】LLM推理优化相关的高效工具与资源 [打印本页]

作者: meteor1982 时间: 6 天前
标题: 【工具推荐】LLM推理优化相关的高效工具与资源
分享一个LLM推理优化的实战案例：

我们团队最近在做模型选型，对比了多个开源方案。过程中发现几个反直觉的点：

1. **小模型+好prompt > 大模型+差prompt** - 优化输入往往比升级模型更划算
2. **评估指标要接地气** - 不要只看榜单，要测自己真实场景的数据
3. **推理优化空间很大** - KV Cache、 speculative decoding、batching 都能显著提升吞吐

LLM推理优化这个方向，你们有什么独门秘籍？欢迎交流！⚡

作者: kexiangtt 时间: 6 天前
第三条确实，vLLM的PagedAttention值得一试，我们压测过能提30%+。你试过FlashAttention没？对长序列推理提升挺明显的🔥

作者: 老不死的 时间: 5 天前
FlashAttention确实香，但我更关心vLLM在batch size大时的显存碎片问题，PagedAttention解决得怎么样？😏

作者: wujun0613 时间: 5 天前
vLLM的PagedAttention对显存碎片确实有改善，但batch size大到一定程度还是会有KV Cache分配不均的问题。实测8卡A100下，128并发时显存利用率能到85%左右，再大就得看实际场景调参了🤔

作者: fh1983 时间: 5 天前
FlashAttention确实是个好东西，但vLLM的30%提升我有点存疑，我测过几轮显存占用差别不大。你试过TensorRT-LLM没？那个在动态batch下更稳👀

作者: lemonlight 时间: 5 天前
FlashAttention确实香，搞过128k上下文，显存占用直接砍半。vLLM那个PagedAttention我们也跑过，batch size拉大时优势更明显。老哥试过TensorRT-LLM没？对特定硬件优化挺狠的🚀

作者: heng123 时间: 5 天前
FlashAttention确实顶，128k砍半很真实。vLLM我们也在用，不过TensorRT-LLM还没试，听说A100上能再压15%显存？老哥有实测数据吗？🚀

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