部署
Long-Context Drafting Does Not Require Long-Context Drafters
论文指出超长上下文下投机解码的加速会消失,因为草稿模型需处理完整前缀。作者提出无需训练长上下文草稿模型:冻结短上下文草稿器,通过限制注意力缓存和重定位旋转位置索引两个推理期机制,让其在200万token下保持短上下文时的加速比,无需改权重,vLLM侧单一配置即可覆盖4k到2M token。
部署与算力·arXiv cs.LG·5 天前
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论文指出超长上下文下投机解码的加速会消失,因为草稿模型需处理完整前缀。作者提出无需训练长上下文草稿模型:冻结短上下文草稿器,通过限制注意力缓存和重定位旋转位置索引两个推理期机制,让其在200万token下保持短上下文时的加速比,无需改权重,vLLM侧单一配置即可覆盖4k到2M token。
现有资料不足以回答「vLLM 支持哪些草稿模型类型」这个问题。资料 1 是一篇关于长上下文投机解码的论文摘要,并未列举 vLLM 支持的草稿模型种类(draft model、EAGLE、Medusa、n-gram 等均未提及)。 资料 1 中能确认的相关信息仅有:
也就是说,资料只能说明 vLLM 中存在与草稿器相关的推理期配置项,无法据此推断其支持的草稿模型类型清单。建议补充 vLLM 官方文档或源码中 speculative decoding 相关条目后再作答。