大模型笔记3-大模型推理中的重要参数

温度（Temperature）：
作用：在生成任务中，温度控制输出分布的平滑程度。较高的温度会导致更多随机性，而较低的温度会使输出更加确定。选择合适的温度可以帮助调节生成结果的多样性和质量。

Top-k 和 Top-p 采样（Nucleus Sampling）：
作用：这两个参数用于控制生成模型的输出。Top-k 采样限制了每次生成的候选词汇数量，而 Top-p 采样（累积概率阈值）选择累计概率超过 p 的词汇。适当设置这些参数有助于提高生成文本的质量和多样性。
精度（Precision）：
作用：推理时的数值精度通常有三种选择：浮点32位（FP32）、浮点16位（FP16）和整数8位（INT8）。降低精度可以减少内存占用和加速计算，但可能会对模型性能产生影响。
序列长度（Sequence Length）：
作用：在处理文本或序列数据时，序列长度决定了输入的最大长度。更长的序列会增加计算和内存需求。因此，选择合适的序列长度可以提高推理效率，尤其是在处理长文本时。
批处理大小（Batch Size）：
作用：批处理大小是每次推理时输入的样本数量。增加批处理大小可以提高 GPU 的利用率，从而加速推理，但会占用更多的显存。适当的批处理大小有助于在速度和内存使用之间取得平衡。
并发请求数（Concurrency）：
作用：在高负载情况下，控制同时处理的推理请求数量。这可以优化资源使用，提高吞吐量，但过多的并发请求可能会导致资源竞争和延迟。