许可证：apache-2.0
基础模型：

• deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
  基础模型关系：量化
  任务标签：文本生成
  支持语言：
• 中文
• 英语
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弹性模型：DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B。自托管场景下最快且最灵活的模型

弹性模型由TheStage AI的ANNA（自动化神经网络加速器）生成。通过简单滑动控制条，ANNA可让您自由调节模型大小、延迟与质量。针对每个模型，ANNA会生成以下优化版本：

• XL版：数学等效的神经网络，经DNN编译器优化。
• L版：近乎无损模型，基准测试性能下降<1%。
• M版：高速模型，精度下降<1.5%。
• S版：极速模型，精度下降<2%。

弹性模型目标：

• 为推理提供成本与质量的灵活选择
• 提供清晰的性能与延迟基准
• 通过单行代码集成HF库（transformers/diffusers）接口
• 支持多硬件平台，预编译无需即时编译
• 为自托管场景提供最佳模型与服务

注意：具体质量损失因模型而异，例如S版可能仅损失0.5%精度。

推理部署

只需将transformers替换为elastic_models.transformers即可调用模型：

import torch  
from transformers import AutoTokenizer  
from elastic_models.transformers import AutoModelForCausalLM  

# 当前需提供HF令牌以获取原始权重和配置  
model_name = "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B"  
hf_token = ''  
device = torch.device("cuda")  

# 初始化模型  
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, token=hf_token)  
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(  
    model_name,  
    token=hf_token,  
    torch_dtype=torch.bfloat16,  
    attn_implementation="sdpa",  
    mode='S'  # 选择模型版本  
).to(device)  
model.generation_config.pad_token_id = tokenizer.eos_token_id  

# 与transformers库相同的推理流程  
prompt = "解释DNN量化的基本原理。"  
messages = [  
    {"role": "system", "content": "你是搜索助手，请回答用户提问。"},  
    {"role": "user", "content": prompt}  
]  
chat_prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, tokenize=False)  

inputs = tokenizer(chat_prompt, return_tensors="pt").to(device)  
with torch.inference_mode():  
    generate_ids = model.generate(**inputs, max_length=500)  

output = tokenizer.batch_decode(  
    generate_ids[:, inputs['input_ids'].shape[1]:],  
    skip_special_tokens=True  
)[0]  

print(f"# 问题:\n{prompt}\n# 回答:\n{output}")  

系统要求：

• GPU：H100/L40s
• CPU：AMD/Intel
• Python：3.10-3.12

安装命令：

pip install thestage  
pip install elastic_models[nvidia]\  
 --index-url https://thestage.jfrog.io/artifactory/api/pypi/pypi-thestage-ai-production/simple\  
 --extra-index-url https://pypi.nvidia.com\  
 --extra-index-url https://pypi.org/simple  

pip install flash_attn==2.7.3 --no-build-isolation  
pip uninstall apex  

登录app.thestage.ai获取API令牌并配置：

thestage config set --api-token <您的API令牌>  

基准测试

我们提供透明的模型加速性能指标。W8A8, int8列表示对所有线性层应用8位权重量化（使用与ANNA相同的校准数据）。S版模型在保持速度的同时显著提升质量，因ANNA能优化敏感层的量化效果！

质量基准

• MMLU：评估57个学科（含科学/人文/工程等）的综合知识能力
• PIQA：通过日常物理互动问题评估常识推理能力
• Arc挑战赛：评估需要推理的小学水平选择题
• Winogrande：通过句子补全评估语境理解与歧义消除能力

延迟基准

输入100词/输出300词（令牌/秒）

相关链接

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