性能优化检查清单

性能优化检查清单

【免费下载链接】grok-1 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/grok-1

模型加载

•  使用INT8量化加载
•  启用low_cpu_mem_usage=True
•  配置合理的device_map
•  预分配GPU内存

推理参数

•  设置use_cache=True
•  调整batch_size=16-32
•  启用do_sample=False（非生成任务）
•  设置max_new_tokens=合理值

硬件配置

•  关闭GPU ECC内存校验
•  启用GPU性能模式（nvidia-smi -pm 1）
•  配置CPU numa绑定
•  使用PCIe 4.0以上带宽

系统优化

•  关闭交换分区
•  设置进程优先级为实时
•  禁用CPU频率缩放
•  配置GPU间P2P通信

## 九、部署案例与最佳实践

### 9.1 云端部署方案

AWS P4d实例部署架构：

![mermaid](https://web-api.gitcode.com/mermaid/svg/eNpLy8kvT85ILCpRCHHhUgAC55zM1LyS6OdTVjzr2P5i_fZnG5tiFXR17RQcfZyiHQsKcjKTE0sy8_MUfPITUxScEnMS85JTi2LBeoFKIEpLS_KDkxNzMvPSo0FsBShHwb0ov7QAqhahBqzH1dkoGogVAkxSnq6b92RfN0RZcWlSelFiQYYCihxYCgRSMotSkyHOCYILOkYD7cnWNXy2YuHTed0KFoenOxoaGEB84RTtllhc4hjg-WxO79OuhbFwTRCXO0cHpaZkFj_fM_np2hkQydS8FDANcgBYSU5-aUp4YklyRvTz2ROf9S1_sqPv6cSuF2uXxQIAd4p2_w)

部署步骤：

1. 创建深度学习AMI
```shell
aws ec2 run-instances --image-id ami-0abcdef1234567890 --instance-type p4d.24xlarge --count 1

2. 挂载EBS卷（至少4TB）

aws ec2 attach-volume --volume-id vol-0123456789abcdef0 --instance-id i-0123456789abcdef0 --device /dev/sdf

3. 启动服务

nohup uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4 &

9.2 本地部署优化

企业内部部署的性能优化措施：

# 本地部署优化配置
def optimize_local_deployment():
    # 1. 内存锁定
    os.system("ulimit -l unlimited")
    
    # 2. 配置CPU亲和性
    os.system("taskset -p 0xffff %d" % os.getpid())
    
    # 3. 启用TensorRT优化
    model = torch_tensorrt.compile(
        model,
        inputs=torch_tensorrt.Input(
            shape=[1, 512], dtype=torch.int32
        ),
        enabled_precisions={torch.float16}
    )
    
    return model

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