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溫度（Temperature）：
作用：在生成任務中想括，溫度控制輸出分布的平滑程度烙博。較高的溫度會導致更多隨機性渣窜，而較低的溫度會使輸出更加確定位迂。選擇合適的溫度可以幫助調節(jié)生成結果的多樣性和質量详瑞。
Top-k 和 Top-p 采樣（Nucleus Sampling）：
作用：這兩個參數用于控制生成模型的輸出。Top-k 采樣限制了每次生成的候選詞匯數量泻帮，而 Top-p 采樣（累積概率閾值）選擇累計概率超過 p 的詞匯刑顺。適當設置這些參數有助于提高生成文本的質量和多樣性蹲堂。精度（Precision）：
作用：推理時的數值精度通常有三種選擇：浮點32位（FP32）政供、浮點16位（FP16）和整數8位（INT8）布隔。降低精度可以減少內存占用和加速計算衅檀，但可能會對模型性能產生影響。序列長度（Sequence Length）：
作用：在處理文本或序列數據時杉适，序列長度決定了輸入的最大長度柳击。更長的序列會增加計算和內存需求捌肴。因此状知，選擇合適的序列長度可以提高推理效率，尤其是在處理長文本時筝蚕。批處理大衅鹂怼（Batch Size）：
作用：批處理大小是每次推理時輸入的樣本數量济榨。增加批處理大小可以提高 GPU 的利用率擒滑，從而加速推理藻糖，但會占用更多的顯存樱拴。適當的批處理大小有助于在速度和內存使用之間取得平衡牺勾。并發(fā)請求數（Concurrency）：
作用：在高負載情況下翻具，控制同時處理的推理請求數量呛占。這可以優(yōu)化資源使用疹味，提高吞吐量，但過多的并發(fā)請求可能會導致資源競爭和延遲坎缭。
