13、大语言模型推理成本优化技术全解析

大语言模型推理成本优化技术全解析

在大语言模型（LLM）的实际应用中，推理效率和成本是至关重要的因素。LLM通常需要大量的GPU内存和计算资源，因此优化推理过程对于降低成本和提高性能至关重要。本文将深入探讨多种优化技术，包括批量推理、批量提示、模型优化方法以及参数高效微调方法。

1. 批量推理与最佳批量大小选择

在批量推理中，我们可以通过增加批量大小来提高效率，但需要注意收益递减的问题。例如，在连续增加批量大小时，我们得到了以下结果：
| 批量大小 | 完成时间 |
| ---- | ---- |
| 100 | 11.7秒 |
| 200 | 8.49秒 |
| 300 | 14.2秒 |
| 500 | CUDA内存不足错误 |

从这些结果可以看出，对于这个特定的用例，最佳批量大小约为200。超过这个值，推理速度反而会变慢，甚至可能因为输入批量太大而导致GPU内存不足。

当模型无法完全装入单个GPU的内存时，可以使用 accelerate 库。该库可以智能地利用可用的GPU内存、CPU内存和磁盘，对任何大小的模型进行推理。以下是使用 accelerate 库加载模型的示例代码：

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("bigscience/T0pp", device_map="auto")