如何将API客户的transformer模型推理速度提高100倍

🆕最新资讯🆕
Transformers已成为世界各地数据科学家用以探索最先进NLP模型、构建新NLP模块的默认库。它拥有超过5000个预训练和微调的模型，支持250多种语言。无论你使用哪种框架，都能用得上它。本文分享了一些方法，可以将API客户的transformer模型推理速度提高100倍。首先，作者介绍了Hugging Face库提供的平台无关的优化技术，如在模型流水线中集成减少计算量的方法。其次，作者提到了在Tokenizers库中实现高效算法并与智能缓存技术结合，获得了10倍的延迟加速。最后，作者讨论了如何针对特定硬件进行编译以优化推理速度，并提供了一些针对CPU的优化技术。通过这些方法，API客户可以获得额外的10倍加速。对于需要将最新模型部署到生产中的机器学习工程师来说，提高推理速度是一个重要的挑战。作者还强调了Hugging Face与硬件和云供应商的合作，以优化模型和基础设施。如果你想了解更多细节，可以访问原文链接。
来源：https://juejin.cn/ai