LLM推理入门指南③：剖析模型性能

在本系列文章《LLM推理入门指南①：文本生成的初始化与解码阶段》中，作者对Transformer解码器的文本生成算法进行了高层次概述，着重介绍了两个阶段：提示的处理阶段和逐个生成补全词元的多步生成阶段。在上一篇文章《LLM推理入门指南②：深入解析KV Cache》中，深入探讨了KV Cache优化。本文将转变方向，探索可能影响机器学习模型速度的不同性能瓶颈。本文所详细介绍的概念广泛适用于任何ML模型，无论是用于训练还是推理，不过提供的示例主要聚焦于LLM推理设置。（本文作者为AWS的GenAI解决方案架构师Pierre Lienhart。以下内容由OneFlow编译发布，转载请联系授权。原文：https://medium.com/@plienhar/llm-inference-series-5-dissecting-model-performance-6144aa93168f）作者 | Pierre LienhartOneFlow编译翻译｜张雪聃1四种性能瓶颈如果你对模型性能不太满意，并且打算继续改进 ………………………………