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    投機推理使用說明 什么是投機推理 傳統(tǒng)LLM推理主要依賴于自回歸式(auto-regressive)的解碼(decoding)方式,每步解碼只能夠產(chǎn)生一個輸出token,并且需要將歷史輸出內容拼接后重新作為LLM的輸入,才能進行下一步的解碼。為了解決上述問題,提出了一種投機式推理
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    ", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=64, description="每步訓練的圖片數(shù)量(單卡)")), wf.AlgorithmParameters(name="eval_batch_size"
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    當“壓力模式”為“智能摸高模式”,需要配置以下參數(shù): 起始并發(fā)數(shù) 執(zhí)行測試用例的起始虛擬用戶數(shù)。 遞增并發(fā)數(shù) 每步增加的虛擬用戶數(shù)。 遞增并發(fā)數(shù)非線性增長,執(zhí)行時會指數(shù)增加。 單步執(zhí)行時長(秒) 每步執(zhí)行的時間,建議配置至少20秒以上。 壓測時長(分鐘) 壓測執(zhí)行的時間,建議配置30分鐘以內。
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