Pentru a valida viteza superioară a Unsloth față de implementările standard PyTorch, putem măsura exact timpul de generare a primilor 500 de tokeni:
import time
import torch
FastLanguageModel.for_inference(model)
torch.cuda.synchronize()
start = time.time()
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256, use_cache=True)
torch.cuda.synchronize()
durata = time.time() - start
num_tokens = outputs.shape[1] - inputs["input_ids"].shape[1]
viteza = num_tokens / durata
print(f"Generat {num_tokens} tokeni în {durata:.2f}s -> Viteză: {viteza:.2f} tokeni/secundă!")
Pe un RTX 4090, Llama 3 8B atinge frecvent peste 80-100 de tokeni pe secundă în Unsloth.
Întrebări & Exemple practice:
Măsurarea Vitezei de Generare (Tokens Per Second Benchmark)Ai o întrebare despre Măsurarea Vitezei de Generare (Tokens Per Second Benchmark) sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.