在 LLM 訓練中,傳統的 Padding 會浪費大量算力。Hugging Face 介紹了結合 Flash Attention 2 的 Packing(序列打包)技術,將多個短樣本拼接成固定長度,並利用 FA2 的變長注意力(varlen)避免樣本間干擾。這項優化能顯著提升訓練吞吐量並降低顯存佔用,已整合至 TRL 等工具中。
本指南深入探討如何在實際生產環境中優化大語言模型(LLM)的部署。內容涵蓋降低顯示記憶體(vRAM)佔用的關鍵技術,如 KV 快取、4-bit/8-bit 量化(GPTQ、AWQ)與 FlashAttention;並介紹提升推論吞吐量的進階方法,包括連續批次處理(Continuous Batching)、投機解碼(Speculative Decoding)以及多 GPU 分散式推論。這是一份針對開發者將開源模型落地的必讀實戰手冊。