在使用两块3090显卡时，每秒处理5000个tokens的数据量是非常庞大的。

该内容详细描述了一个人努力优化数据处理，使用机器学习模型，特别是针对强大硬件（2x NVIDIA 3090 GPU）的高吞吐量。作者分享了他们对Qwen2.5-7B模型的体验，发现它对他们的目的来说“刚刚好”，在大小和速度之间取得平衡。他们深入探讨了模型量化的技术细节，通过不同的量化技术取得了令人印象深刻的结果，最终选择了W8A8方法，因为它具有更优越的性能。 作者还讨论了对性能的影响以及最终优化措施，这些措施导致他们期望的处理速度。结果展示了每秒4500个令牌的处理能力，用于摄取，以及每秒825个令牌的生成能力，并提出了潜在的进一步改进建议。 这篇内容因其对机器学习模型优化高速数据处理的实用见解而脱颖而出，对于从事人工智能研究的人或任何希望了解当前硬件和软件在处理大规模机器学习任务方面的能力和局限性的人可能特别感兴趣。-Qwen2.5-7B模型适用于快速处理大量数据。 -较大的型号随着尺寸的增大而性能下降。 -Aphrodite引擎用于处理小查询。 -模型量化提高了处理速度。 -W8A8量化更优越。 -推测性解码通过ngram减半性能。 -提供了运行OpenAI REST API的命令。 -批量中并发请求的数量会影响性能。 -取得的成果：4500 t/s用于摄取，825 t/s用于生成，上下文大小约为5k个代币。