for单batch推理不稳定问题

最新推荐文章于 2025-11-30 21:05:18 发布
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#c++

有时推理1ms有时推理15ms左右

解决：改为多batch推理

实时推理系统的成本监控：架构师的工具与指标
AI天才研究院
07-31 914
在AI大规模落地的今天，实时推理系统（Real-Time Inference System）已经成为支撑智能业务的核心基础设施——从电商的实时推荐、金融的 fraud 检测，到自动驾驶的环境感知，再到生成式AI的实时对话（如ChatGPT），都需要在毫秒级延迟内完成模型推理并返回结果。然而，实时推理的成本结构与批量推理（Batch Inference）有着本质区别：根据Gartner的报告，实时推理的成本占比已超过模型训练（2023年数据），且约30%的企业因缺乏有效的成本监控的工具，导致实时推理成本超支2
GPU推理耗时不稳定的解决方法
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12-14 1万+
系统：Windows 10 x64硬件：分别使用Nvidia 3060 laptop、Nvidia 3070、Nvidia 3070 Ti驱动：5xxcuda：11.x平台：Halcon、PaddlePaddle任务：随机执行一次推理，但要求耗时稳定。
深度学习入门学习小记录5——【Pytorch】，模型推理间隔较大时，推理耗时增加且存在波动
dui845819593的博客
05-25 1261
最近在进行模型部署的工作，比较关注模型的推理耗时，发现相同的模型在推理时存在耗时波动。所以做了一些小测试，并做一下经验记录。在进行实时推理任务时，需要尽量保证模型推理间隔较小。
大模型推理不确定性的根源
这里是数字化与人工智能的 “实验场” 与 “瞭望台”
09-15 1143
部分GPU核函数是不确定的；大模型前向传播所用的核函数（如RMSNorm、矩阵乘法）均为确定性；推理服务器（如vLLM）的前向传播可被称为“确定性”（相同输入必出相同输出）；从用户视角看，推理结果仍不确定。问题的关键，藏在“批量不变性（Batch Invariance）”这一被忽视的属性中。理想情况下，批量处理中单个样本的结果应与“批量大小”无关——即“对批量中第一个样本单独计算”和“对整个批量计算后取第一个样本”的结果应完全一致。这一属性被称为“批量不变性”。但现实是：多数大模型核函数。
Batch Normalization在推理时如何作用？
Zzzzyc_的博客
07-15 1609
Batch Normalization（批归一化）是一种在深度学习中广泛使用的正则化技术，其主要目的是提高训练速度和稳定性。
大模型推理--PagedAttention
姚光超的专栏
09-11 2164
在上一篇博客《》中详细介绍了大模型推理的decoding阶段可以采用KV Cache来优化重复计算的原理。虽然KV Cache大幅提升了大模型token生成的速度，但是也引入了新的问题，主要有两个：1. KV Cache在长上下文的情况下占用量非常大，导致batch很小，进而影响吞吐量，甚至根本无法支持长上下文；2. 大模型推理的时候无法预知会产生多少token，所以无法给KV Cache预分配空间，现在的通用做法是按照生成token的上限来分配空间，这产生了非常大的空间浪费。
模型推理加速！融合Batch Normalization Layer和Convolution Layer
Alex
01-19 1112
模型推理加速！融合Batch Normalization Layer和Convolution Layer 我们讨论了如何通过将冻结的batch normalization层与前面的卷积层融合来简化网络结构，这是实践中常见的设置，值得研究。 Introduction and motivation Batch normalization (often abbreviated as BN) is a popular method used in modern neural networks as it often
Batch Normalization 的原理
kiki5862的博客
05-29 1324
BatchNormalization（BN）是一种用于加速深度神经网络训练的技术，通过标准化每一层的输入使其具有零均值和单位方差。其核心步骤包括：计算小批量的均值和方差，进行标准化，并引入可学习的缩放和平移参数以保持模型表达能力。BN能缓解内部协变量偏移，稳定训练过程，允许使用更高学习率，并起到一定正则化作用。训练时使用当前批次的统计量，推理时则采用滑动平均值。BN有效解决了梯度不稳定等问题，提高了网络收敛速度和训练稳定性。
深入理解Batch Normalization：原理、实现与优势
嗨，欢迎来到我的 优快云 博客小天地！一名深耕多年的技术发烧友。在这里，我将把日常工作中积累的宝贵经验，从复杂架构设计的精妙之处，到代码优化的实战技巧，毫无保留地分享给大家。
09-30 2246
深入理解Batch Normalization：原理、实现与优势
Batch Size与预热导致深度学习模型推理时间忽快忽慢
weixin_44115575的博客
09-18 763
深度学习推理优化中常见"灵异现象"解析：首帧推理慢（400ms vs 6ms）源于CUDA初始化、cuDNN算法搜索等固定开销；正确计时需使用perf_counter()并同步GPU；batchsize影响显著但反常（14张图bs=8时更慢，16张图则快8倍），关键在于"残缺批"导致成本不均摊和算法缓存失效。解决方案：预热采用与推理一致的输入形状，确保数据集大小能被batch整除或剔除尾批统计。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct大模型在Batch 推理时出现意外的addCriterion字符、并且输出莫名其妙被截断
永不言弃的博客
09-17 470
本文记录了Qwen2.5-VL-7B-Instruct多模态模型在批量推理时出现异常输出的调试过程。当batch size>1时，输出会混入prompt片段及异常字符。经排查发现，问题根源在于transformers版本不兼容（4.52+版本存在bug）以及tokenizer默认右对齐导致生成错位。解决方案包括：1) 固定使用transformers 4.51.3版本；2) 设置tokenizer左对齐(padding_side="left")并正确配置padding/eos to
【技术博客分享】LLM推理过程中的不确定问题
kakaZhui的博客
09-13 648
博客原文: https://thinkingmachines.ai/blog/defeating-nondeterminism-in-llm-inference/
C++课后习题训练记录Day38
zmzb0103的博客
11-29 332
在蓝桥云课中选择课程《16届蓝桥杯省赛无忧班（C&C++ 组）4期》，选择第一章中“竞赛常用库函数”课程7并开始练习。输入一个字符，判断其为大写还是小写，若为大写则转换为小写，若为小写则转换为大写，输出转换后的值。（3）练习心得：注意每段代码末尾的分号是否存在，如不存在则需即使补充；对此代码进行检验，检验后无报错，提交此代码，判题结果为正确100分。是否切换为英语模式；
STL和string实现
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An15294874732的博客
11-30 909
标准模板库。
C++ 实操
淡水瑜的博客
11-28 378
编译 C++ 代码需要依赖gcc/g++这类编译器程序（MinGW-w64、TDM-GCC 都是 Windows 下常用的免费 C++ 编译器）。2、插件2 ： 搜索安装 C/C++ Compile Run，插件右上方，配置settings修改对应路径。1、插件1 ：搜索安装 C/C++（Microsoft Official）3、配置环境变量 PATH，新增C:\mingw64\bin。2、解压后，放到路径 C:\mingw64。Windows 64位系统。Vscode IDE工具。
【C语言】struct结构体内存对齐和位段（超详解）
zore__的博客
11-30 1387
本文详细介绍了C语言中结构体的概念和使用方法。结构体是自定义数据类型，用于描述现实中的复杂对象，如学生信息包含姓名、年龄、成绩等不同类型数据。文章讲解了结构体的声明、定义、初始化方法，以及通过点操作符(.)和箭头操作符(->)访问结构体成员的方式。此外还介绍了结构体数组和结构体指针的使用场景，展示了如何用结构体存储和处理多个同类型数据。这些知识对理解和使用C语言中的复杂数据类型非常有帮助。
C++ -- STL【string的使用】
2301_80059080的博客
11-28 390
摘要：本文详细介绍了C++中的STL(标准模板库)及其字符串处理组件string类。首先对比了C语言字符数组和C++ string类的区别，突出string类的便捷性。然后重点讲解了string类的核心功能： 迭代器操作；多种初始化方式；容量操作；三种遍历方式(下标、迭代器、范围for)；修改操作；其他实用功能(find/substr/c_str等)。通过代码示例展示了string类的各种用法，并比较了不同操作的效率差异，为C++字符串处理提供了全面的参考。
openpnp - 汇川IS620PS2R8I-IAB-C的参数设置和调整
谢绝(无视)留言与私信
11-30 506
手头订制的openpnp设备精度太差了，在解决X轴丝杠齿隙的问题。首先解决了固定问题引起的物理齿隙问题(openpnp - 消除滚珠丝杠物理齿隙的方法此时，用openpnp标定X轴齿隙，还是有齿隙。在openpnp没有标定齿隙之前，控制X轴在顶部相机下运动，顶部相机下有钢尺做参照。发现，X轴丝杠有过冲的情况发生。如果openpnp在X轴丝杠过冲还没结束时，就拍照做比对，那就发生了由测量操作引起的所谓齿隙。这个“测量引起的齿隙”并不是真正的丝杠物理齿隙。
【C++—STL】set和map的使用
lxd050925的博客
11-27 811
本文系统介绍了C++ STL中的关联式容器set和map系列。主要内容包括：1. 对比序列式容器和关联式容器的区别，阐述关联式容器的非线性结构特点；2. 详细讲解set类的构造、迭代器、增删查操作，以及multiset与set的差异；3. 深入分析map类的使用，包括pair类型、构造遍历、增删查改，重点解析operator[]的多功能实现；4. 通过两个数组交集、环形链表检测、随机链表复制等例题展示实际应用。并提供了丰富的代码示例和多种解题思路。
火山引擎批量推理batch chat
10-22
由于给定的参考引用中未提及火山引擎批量推理batch chat的相关内容，结合专业知识，以下是关于火山引擎批量推理batch chat的一般性介绍： ### 介绍 火山引擎批量推理batch chat是一种支持同时处理多个输入请求进行推理的功能。在聊天场景中，它允许一次性将多个用户的聊天消息组合成一个批次进行处理，而不是逐个处理，从而提高推理效率和系统吞吐量。这种方式特别适用于高并发的聊天应用场景，能够更高效地利用计算资源，降低延迟。 ### 使用方法 通常使用火山引擎批量推理batch chat会涉及以下步骤： ```python import requests # 假设这是火山引擎的API地址 api_url = "https://your-volcengine-api-url.com/batch-chat" # 构建批量输入数据，这里是多个聊天消息组成的列表 batch_input = [ {"input": "你好"}, {"input": "今天天气怎么样"}, {"input": "有什么推荐的电影吗"} ] # 准备请求头，可能需要包含API Key等认证信息 headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer your-api-key" } # 发送POST请求 response = requests.post(api_url, json=batch_input, headers=headers) # 处理响应 if response.status_code == 200: batch_output = response.json() for output in batch_output: print(output) else: print(f"请求失败，状态码: {response.status_code}") ``` 以上代码示例展示了如何使用Python的`requests`库向火山引擎的批量推理API发送多个聊天消息并获取响应。实际使用时，需要替换`api_url`和`your-api-key`为真实的API地址和认证信息。 ### 优势 - **提高效率**：通过批量处理多个请求，减少了推理过程中的开销，提高了整体的处理速度，能够更快地响应大量用户的请求。 - **降低成本**：更高效地利用计算资源，减少了单位请求的处理成本，对于大规模的聊天应用来说，可以显著降低运营成本。 - **增强系统稳定性**：批量推理可以更好地管理系统资源，避免因单个请求的波动导致系统性能下降，提高了系统的稳定性和可靠性。
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