推测解码在很大程度上依赖于批处理大小和输入。如果你没有输入，模型在预测未来标记时没有任何东西可以扩展。同样，在较大的批处理大小下，模型正在为所有请求预测未来标记并拒绝其中一些。由于你已经在使用满GPU资源，模型最好能够一次预测每个将被接受的请求的一个标记。

在我设置的环境中，对于单个用户，方法1的速率为44个标记/秒，方法2在最坏情况下为单个用户的速率为40个标记/秒，在最佳情况下(我要求它在上下文中已经有1-100的情况下计数到100),速率约为150个标记/秒。然而，在高负载下，方法1的速率约为1800个标记/秒，而方法2的速率约为1600个标记/秒。

**摘要解码严重依赖于批处理大小和输入。如果没有输入，模型在预测未来标记时没有任何扩展的空间，同时还需要额外的开销。同样，在较大的批处理大小下，模型会为所有请求预测未来标记并拒绝其中一些。由于您已经在使用满GPU资源，因此模型最好能够一次预测每个将被接受的请求的一个标记。

在我设置的条件下，对于单个用户，方法1的速率为44 tok/s,方法2在最坏情况下为40 tok/s,而在最佳情况下(我要求它在上下文中已经有1-100的情况下计数到100),速率约为150 tok/s。然而，在高负载下，方法1的速率约为1800 tok/s,而方法2的速率约为1600 tok/s。

我的输入数据格式如下：

{
 "model": "Qwen1.5-1.8B-Chat",
 "messages": [
 {
 "role": "user",
 "system": "You are a helpful assistant, please help me answer the following question."
 },
 {
 "role": "user",
 "content": "What is the weather like today?"
 }
 ],
 "temperature": 0,
 "top_p": 1,
 "n": 1,
 "max_tokens": 512,
 "stream": true
}

我正在进行在线测试，有10个并发请求，但实际上并没有提高。您能分享一下您的参数数据吗？