Pytorch团队提出了一种纯粹通过PyTorch新特性在的自下而上的优化LLM方法，包括:
Torch.compile: PyTorch模型的编译器
GPU量化:通过降低精度操作来加速模型
推测解码:使用一个小的“草稿”模型来加速llm来预测一个大的“目标”模型的输出
张量并行:通过在多个设备上运行模型来加速模型。
我们来看看这些方法的性能比较:
作为对比，传统的方式进行LLaMA-7b的推理性能为25tokens/秒，我们来看看看这些方法对推理性能的提高。
https://avoid.overfit.cn/post/58c4ba8ee4f546ca81744c50733e46d9
标签：模型,特性,II,PyTorch,LLM,推理 From： https://www.cnblogs.com/deephub/p/17893722.html