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部分专家检查点：稀疏混合专家模型训练的高效容错
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种自适应服务方法，用于高效部署Mixture-of-Experts模型，通过动态确定量化专家的数量和它们在CPU和GPU上的分布，优化吞吐量和模型质量的调整。该方法在最大量化条件下显著提高令牌生成的吞吐量，同时略微增加困惑度，但在动态和对输出质量敏感的应用中具有实际适用性。
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关键要点
- 本文介绍了一种自适应服务方法，用于高效部署 Mixture-of-Experts 模型。
- 该方法利用部分量化的专家动态确定量化专家的数量和它们在 CPU 和 GPU 上的分布。
- 探索 Pareto 前沿并提供精细的配置范围，优化吞吐量和模型质量的调整。
- 在 NVIDIA A100 GPU 上评估三个语言建模基准，证明了在最大量化条件下，令牌生成的吞吐量显著提高。
- 令牌生成的吞吐量从每秒 0.63 个提高到每秒 13.00 个。
- 这种改进导致困惑度略微增加，但在动态和对输出质量敏感的应用中具有实际适用性。
- 内存使用和输出质量在该方法中都很重要。
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