ModelScope中，生成token的速度怎么样？

ModelScope中的模型生成token的速度取决于多个因素，包括模型的大小、你的硬件设备（如CPU或GPU）的性能、以及你的代码实现等。一般来说，对于大规模的语言模型，如GPT-3或GPT-2，它们可以生成大量的token，但是速度可能会较慢。这是因为这些模型需要处理大量的信息和复杂的计算。

然而，你也可以通过一些优化技术来提高生成token的速度，例如使用更快的硬件设备（如GPU）、优化你的代码实现、或者使用更小的模型等。此外，ModelScope也提供了一些预训练好的模型，这些模型已经在大量的数据上进行了训练，因此可以提供更快的推理速度。

ModelScope 中生成 token 的速度取决于所使用的模型类型以及模型的具体参数设置。较大的模型或较高的分辨率会增加生成 token 所需的时间，而较小的模型或较低的分辨率则会减少所需的时间。硬件配置也会影响生成 token 的速度。如果您的设备具有足够的内存和计算能力，那么生成 token 的速度将会更快。如果您发现生成 token 的速度较慢，可能需要考虑升级您的硬件配置或者优化模型参数以获得更好的性能表现。

ModelScope采用分布式技术，能够达到较高的生成token速度，但实际速度取决于实例的配置、任务复杂度等因素。影响因素有：

1. 实例规格：更高的规格意味着更大的CPU核数和更多的内存，加快生成速度；
2. 场景：针对复杂场景的运行速度较慢；
3. 内存占用率：高占用率会影响生成速度；
4. 当前任务的数量：多任务会占用较多资源，影响生成速度。

10token~30 token/s不等，还挺快的对于7b左右的模型——此回答整理自钉群：魔搭ModelScope开发者联盟群 ①