支持生成文本的多进程 GPT-2 分布式推理：generate + KV Cache 实战解析

本文基于 dist_infer_demo_v3.py，介绍如何在多进程环境下使用 .generate() 方法进行完整文本生成推理，并结合 KV Cache 加速性能，展示每个进程独立生成自然语言输出的实战方法。

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📁 项目结构回顾

dist_infer_demo/
├── dist_infer_demo_v3.py       # ✅ 本文主程序
├── launch_v3.sh                # 启动脚本（torchrun）
├── gpt2_student_v2/            # 训练后小模型

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🧠 本篇目标

• 使用 .generate() 进行多 token 生成
• 启用 use_cache=True（KV Cache）加速解码
• 每个进程使用独立 prompt 并输出完整自然语言结果
• 支持 torchrun 多进程协同运行

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1️⃣ 启动方式

bash launch_v3.sh

内容如下：

torchrun --nproc_per_node=4 dist_infer_demo_v3.py

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2️⃣ KV Cache 背景知识

GPT 解码阶段若每轮都重新计算上下文，将极其低效。KV Cache 可以将历史 token 的注意力值缓存，从而 仅计算新 token 的上下文结果。

在 Transformers 中：

generate(..., use_cache=True)

自动启用缓存，默认开启。

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3️⃣ 多进程主逻辑解读

分布式初始化

dist.init_process_group("gloo")
rank = dist.get_rank()
world_size = dist.get_world_size()

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Prompt 分发

prompts = [
    "你好，今天是",
    "我喜欢的颜色是",
    "Artificial intelligence is",
    "GPT-2 is a"
]
prompt = prompts[rank % len(prompts)]

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使用 generate 生成文本

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device)

with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_length=30,
        do_sample=True,
        top_k=50,
        top_p=0.95,
        temperature=0.7,
        use_cache=True,
        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
    )

参数说明：

参数	含义
max_length	生成的最大 token 数
top_k	从前 k 个概率最高词中采样
top_p	累计概率达到 p 的词中采样
temperature	控制生成的随机程度
use_cache	启用 KV Cache 加速解码（默认启用）

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解码输出并打印结果

text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(f"[Rank {rank}] 生成内容：{text}")

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4️⃣ 输出示例

[Rank 0] 生成内容：你好，今天是晴朗的一天，我打算去散步。
[Rank 1] 生成内容：我喜欢的颜色是蓝色，因为它很平静。
[Rank 2] 生成内容：Artificial intelligence is changing the world of technology rapidly.
[Rank 3] 生成内容：GPT-2 is a powerful language model developed by OpenAI.

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✅ 技术亮点总结

特性	说明
多进程独立生成	每个进程使用不同 prompt 各自生成文本
KV Cache 加速	避免重复计算，显著提升 decode 效率
generate 样式灵活	支持 sampling、多样性控制、max length 限制
分布式稳定性强	可平稳支持高并发模型服务（如 API 接口）

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📌 总结

• 本文展示了如何使用 .generate() 实现 GPT-2 的完整多 token 文本生成
• 启用 KV Cache 后生成更快，性能优于传统 forward
• 多进程环境下每个进程独立生成内容，适合部署扩展对话服务或批量推理

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🧭 本系列为 GPT-2 分布式推理项目第3篇（共三篇）

• 🧩 第1篇：用 torchrun 启动 GPT-2 多进程推理：分布式推理基础与 CPU/GPU 混合部署实战
• 🚀 第2篇：多进程 GPT-2 推理通信实战：all_gather_object 实现输出同步与统一收集
• 🌐 第3篇：支持生成文本的多进程 GPT-2 分布式推理：generate + KV Cache 实战解析

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📚 包含内容：

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