从大模型性能优化到 DeepSeek 部署
一、背景 Deepseek-r1模型的爆火标志着本地部署大模型的需求日益增长。本文主要探讨如何优化本地部署大模型的性能,并结合我们的实践进行评测分析,文章最后我们将分享如何在本地高效部署满血版Deepseek-r1大模型。 在生产环境中,我们已部署专用的大模型推理集群,并对其性能进行了全面优化。对于大模型推理来说,性能优化主要聚焦于两个关键指标:吞吐量与响应时间(RT)。 1.吞吐量 传统上,我们用每秒请求数(QPS)来衡量吞吐量,即系统每秒能够处理多少请求。但对于大模型而言,还有一个重要指标------每秒Token数(token/s),它反映了系统每秒能处理的输入或输出Token数量。 2.响应时间(RT) 这是指系统处理每个请求所需的时间。对于支持流式输出的大模型,还需要关注另外一个指标------首个Token到达时间(TTFT: Time To First Token),即从开始处理请求到输出第一个Token所需的时间 接下来文章将介绍部署高性能大模型推理服务的方法与思路,这些方法主要围绕提升吞吐量与响应时间这两个关键指标展开。 二、高性能、易扩展的大模型推理框架是什么样的 ...
