graph TD
A[模型输出logits] --> B[温度缩放]
B --> C[Top-K过滤]
C --> D[Top-P过滤]
D --> E[采样输出Token]
NPU优化的采样器实现
sample目录包含NPU优化的采样器实现,支持多种采样策略。
graph TD
A[模型输出logits] --> B[温度缩放]
B --> C[Top-K过滤]
C --> D[Top-P过滤]
D --> E[采样输出Token]
sample/ ├── __init__.py ├── ascend_sampler.py # Ascend采样器 └── utils.py # 采样工具
graph TD
A[采样配置] --> B{温度>0?}
B -->|Yes| C[随机采样]
B -->|No| D[贪心解码]
C --> E[Top-K/Top-P]
AscendSampler继承自vLLM采样器,针对NPU进行了优化,减少CPU-NPU同步开销。