graph TD
A[输入] --> B[草稿模型生成K个Token]
B --> C[目标模型验证]
C --> D{接受/拒绝}
D -->|接受| E[保留Token]
D -->|拒绝| F[重新采样]
E --> G[继续生成]
F --> G
投机解码加速推理
spec_decode目录实现投机解码(Speculative Decoding),通过草稿模型加速推理。
graph TD
A[输入] --> B[草稿模型生成K个Token]
B --> C[目标模型验证]
C --> D{接受/拒绝}
D -->|接受| E[保留Token]
D -->|拒绝| F[重新采样]
E --> G[继续生成]
F --> G
spec_decode/ ├── __init__.py ├── eagle3_draft_model_runner.py # Eagle3草稿模型 ├── dflash2_draft_model_runner.py # DFlash2草稿模型 ├── dspark_draft_model_runner.py # DSpark草稿模型 └── utils.py # 工具函数
graph LR
A[投机解码] --> B[Eagle3]
A --> C[DFlash2]
A --> D[DSpark]
B --> E[树状验证]
C --> F[并行验证]
D --> G[分布式验证]
投机解码通过小模型快速生成候选Token,再由大模型并行验证,可显著提升推理吞吐量。