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早停功能

早停功能用于提前结束模型生成token的过程，具体来说早停功能会采取不同的策略，判断当前生成的token序列是否满足早停条件，如果满足则提前结束token生成。FastDeploy目前支持Repetition策略和Stop Sequence策略。

1.Repetition策略

  • Repetition策略通过检查生成高概率token的次数决定是否需要触发早停功能。
  • 具体来说，当某个batch生成token的概率连续超过用户设置的概率阈值达到用户指定的次数，将提前结束该batch的token生成过程。

使用说明

在启动服务时，添加早停功能的启动项。

  • 在线推理启动示例：
  • 使用默认超参数：--enable-early-stop shell python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server \ --model baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Paddle \ --port 8180 \ --metrics-port 8181 \ --engine-worker-queue-port 8182 \ --max-model-len 32768 \ --max-num-seqs 32 \ --enable-early-stop
  • 使用自定义超参数：--early-stop-config shell python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server \ --model baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Paddle \ --port 8180 \ --metrics-port 8181 \ --engine-worker-queue-port 8182 \ --max-model-len 32768 \ --max-num-seqs 32 \ --early-stop-config '{"enable_early_stop":true, "window_size": 1000, "threshold": 0.9}'
  • 离线推理示例

  • 使用默认超参数：enable_early_stop ```python from fastdeploy.engine.sampling_params import SamplingParams from fastdeploy.entrypoints.llm import LLM

    model_name_or_path = "baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Paddle"

    sampling_params = SamplingParams(temperature=0.1, max_tokens=30) llm = LLM(model=model_name_or_path, tensor_parallel_size=1, enable_early_stop=True) output = llm.generate(prompts="who are you?", use_tqdm=True, sampling_params=sampling_params)

    print(output) * 使用自定义超参数：early_stop_configpython from fastdeploy.engine.sampling_params import SamplingParams from fastdeploy.entrypoints.llm import LLM

    model_name_or_path = "baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Paddle" early_stop_config = {"enable_early_stop":True, "window_size":1000, "threshold":0.9} sampling_params = SamplingParams(temperature=0.1, max_tokens=30) llm = LLM(model=model_name_or_path, tensor_parallel_size=1, early_stop_config=early_stop_config) output = llm.generate(prompts="who are you?", use_tqdm=True, sampling_params=sampling_params)

    print(output) ```

参数说明

  • enable_early_stop: (bool) 是否启用早停功能，默认设置为False。
  • strategy: (str) 早停功能使用的策略，目前仅支持repetition策略，默认设置为"repetition"。
  • window_size: (int) repetition策略中连续出现高概率token的次数上限，超过该次数将触发早停功能，默认设置为3000。
  • threshold: (float) repetition策略中的高概率阈值，默认设置为0.99。

2.Stop Sequence策略

  • Stop Sequence策略通过检查生成的token序列是否包含用户指定的停止序列决定是否需要触发早停功能。
  • 具体来说，当某个batch生成的token序列中包含用户指定的停止序列时，将提前结束该batch的token生成过程。

使用说明

启动服务前，设置下列环境变量

FD_STOP_SEQS_MAX_LEN （表示支持停止序列的最大长度，默认为8）

FD_MAX_STOP_SEQS_NUM（表示支持停止序列的最大数量，默认为5）

在请求服务时，在请求中包含stop字段，可以是str或List[str]。

  • 在线推理请求示例，请求时添加stop参数
# create a chat request with "stop" parameter
import openai
ip = "0.0.0.0"
service_http_port = "8233"
client = openai.Client(base_url=f"http://{ip}:{service_http_port}/v1", api_key="EMPTY_API_KEY")
response = client.chat.completions.create(
    model="default",
    messages=[
        {"role": "user", "content": '今天天气真好'},
    ],
    temperature=1.0,
    top_p=0,
    stream=False,
    stop=["明天", "出去走走"]
)
  • 离线推理请求，在SamplingParams中增加stop参数
from fastdeploy.engine.sampling_params import SamplingParams
from fastdeploy.entrypoints.llm import LLM

model_name_or_path = "ERNIE-4.5-21B-A3B-Paddle"

sampling_params = SamplingParams(temperature=1, top_p=0, stop=["出去走走"])
llm = LLM(model=model_name_or_path, tensor_parallel_size=1)
output = llm.chat(messages=[{"role": "user", "content": "今天天气真好"}], use_tqdm=True, sampling_params=sampling_params)

print(output)