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配置参数说明(模型侧)

模型侧atb-models安装目录下的配置文件获取路径为:${ATB_SPEED_HOME_PATH}/atb_llm/conf/config.json

模型的配置文件config.json格式如下:
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{
    "llm": {
      "ccl": {
        "backend": "lccl",
        "enable_mc2": "true"
      },
      "stream_options": {
        "micro_batch": "false"
      },
      "engine": {
        "graph": "cpp"
      },
      "plugins": {
        "plugin_type": "",
        "num_speculative_tokens": 1
      },
      "parallel_options": {
        "o_proj_local_tp": -1,
        "lm_head_local_tp": -1,
        "hccl_buffer": 128,
        "hccl_moe_ep_buffer": 512,
        "hccl_moe_tp_buffer": 64
      },
      "kv_cache_options": {
        "enable_nz": false
      },
      "enable_reasoning": "false"
    },
    "models": {
      "deepseekv2": {
        "eplb": {
            "level": 1,
            "expert_map_file": "",
            "num_redundant_experts": 0,
            "aggregate_threshold": 2048,
            "buffer_expert_layer_num": 1,
            "num_expert_update_ready_countdown": 50
        },
        "h3p": {
            "enable_qkvdown_dp": "true",
            "enable_gating_dp": "true",
            "enable_shared_expert_dp": "false",
            "enable_shared_expert_overlap": "false"
        },
        "ep_level": 1,
        "enable_init_routing_cutoff": false,
        "topk_scaling_factor": 1.0,
        "enable_mlapo_prefetch": false,
        "enable_oproj_prefetch": false,
        "num_dangling_shared_experts": 0,
        "alltoall_ep_buffer_scale_factors": [[1048576, 1.32], [524288, 1.4], [262144, 1.53], [131072, 1.8], [32768, 3.0], [8192, 5.2], [0, 8.0]]
    }
  }
}

llm参数

配置项

取值类型

取值范围

配置说明

enable_reasoning

bool

  • true
  • false

是否开启模型输出解析,将输出分别解析为“reasoning content”和“content”两个字段。

  • false:关闭
  • true:开启

必填,默认值:false。

仅Qwen3-32B、Qwen3-30B-A3B和DeepSeek-R1-671B模型支持开启该功能。

ccl

backend

string

  • lccl
  • hccl

通信后端类型。

默认值:lccl

enable_mc2

bool

  • true
  • false

是否开启通信计算融合算子特性。

  • 默认值:true
  • 此特性不能与通信计算双流掩盖特性同时开启。

stream_options

micro_batch

bool

  • true
  • false

开启通信计算双流掩盖特性。

  • 此特性不能与通信计算融合算子特性同时开启。
  • 此特性不能与Python组图同时开启。
  • 仅Qwen2-14B、Qwen3-14B和Deepseek-R1模型支持此特性。
  • 开启此特性后会带来额外的显存占用。服务化场景下,KV Cache数量下降会影响调度导致吞吐降低,在显存受限的场景下,不建议开启。
  • 默认值:false

engine

graph

string

  • cpp
  • python

开启cpp组图或python组图。

  • 仅LLaMA3.1-8B模型支持Python组图。
  • 默认值:cpp

plugins

plugin_type

string

  • mtp
  • “”

设置特性插件类型。

  • 仅DeepSeek-R1和DeepSeek-V3的W8A8量化模型、KV Cache int8量化模型支持此特性。
  • 默认值:""

num_speculative_tokens

int

1

token预测个数。

默认值:1

parallel_options

o_proj_local_tp

int

[1,worldSize / 节点数]

表示Attention O矩阵切分数。

  • 仅DeepSeek-R1和DeepSeek-V3模型支持此特性。
  • 默认值:-1,表示不开启切分

lm_head_local_tp

int

[1,worldSize / 节点数]

表示LmHead张量并行切分数。

  • 仅DeepSeek-R1和DeepSeek-V3模型支持此特性。
  • 默认值:-1。表示不开启切分

hccl_buffer

int

≥1

表示除MoE通信域外,其余通信域共享数据的缓存区大小。

  • 默认值:128
  • 设置过大会产生“out of memory”的错误提示,建议设置为默认值。

hccl_moe_ep_buffer

int

≥512

表示MoE专家并行相关通信域共享数据的缓存区大小。

  • 默认值:512
  • 设置过大会产生“out of memory”的错误提示,建议设置为默认值。

hccl_moe_tp_buffer

int

≥64

表示MoE张量并行相关通信域共享数据的缓存d区大小。

  • 默认值:64
  • 设置过大会产生“out of memory”的错误提示,建议设置为默认值。

kv_cache_options

enable_nz

bool

  • true
  • false

是否开启KV Cache NZ格式。

  • 仅DeepSeek-R1和DeepSeek-V3模型支持此特性。FA3量化场景下自动使能NZ格式。
  • 默认值:false

models参数

配置项

取值类型

取值范围

配置说明

deepseekv2

map

-

deepseekv2相关配置。详情请参见deepseekv2参数

适用于DeepSeek V2/V3/R1模型。

deepseekv2参数

配置项

取值类型

取值范围

配置说明

ep_level

int

[1,2]

专家并行的实现形式。

1:表示基于AllGather通信的EP并行

2:表示基于AllToAll和通算融合的EP并行

topk_scaling_factor

float

(0,1]

topk截断参数。

  • “ep_level”=“1”时,每台设备的hidden_states后段部分为无效数据,可设置截断参数减小显存开销。
  • 需同时配置 "enable_init_routing_cutoff"="true"。

enable_init_routing_cutoff

bool

  • true
  • false

是否允许topk截断。

  • 默认值:false(关闭)
  • “ep_level”=“1”时,可配置该参数。

alltoall_ep_buffer_scale_factors

list[list[int, float]]

列表每个成员包含两个数:第一个数为非负整数,第二个数为大于0的浮点数。

排列顺序按照第一个数的大小降序排列。

AllToAll通信buffer大小,第二层list包含两个元素,第一个数为序列长度、第二个数为buffer系数。序列长度为buffer系数的选择判断条件。示例:

[[1048576, 1.32], [524288, 1.4], [262144, 1.53], [131072, 1.8], [32768, 3.0], [8192, 5.2], [0, 8.0]]

  • “ep_level”=“2”时,且用户需要精细化地管理显存的时候建议配置该项。
  • “ep_level”=“1”时该参数配置不生效。

num_dangling_shared_experts

int

正整数

共享专家外置的数量。

当前只支持Atlas 800I A3 超节点 144卡且不开负载均衡的场景。建议配置成32。

默认值:0(关闭)

enable_mlapo_prefetch

bool

  • true
  • false

控制是否开启mlapo预取。

  • true:开启
  • false:关闭

默认值:false

enable_oproj_prefetch

bool

  • true
  • false

控制是否开启oproj预取。

Atlas 800I A2 推理服务器不建议开启。Atlas 800I A3 超节点建议与OprojTp同时开启,推荐OprojTp设置为2。

  • true:开启
  • false:关闭

默认值:false

eplb

level

int

[0, 3]

  • 0 : 不开启负载均衡
  • 1 : 开启静态冗余负载均衡
  • 2 : 开启动态冗余负载均衡(暂不支持)
  • 3 : 开启强制负载均衡

默认值:0

expert_map_file

string

该文件路径存在

静态冗余负载专家部署表路径。

默认值:""

num_redundant_experts

int

[0, n_routed_experts]

当前版本暂不支持该参数。

冗余专家的个数。

默认值:0

aggregate_threshold

int

≥1

当前版本暂不支持该参数。

表示动态EPLB算法触发的频率,单位是decode次数。

例如:50表示50次decode,触发一次动态EPLB算法,若算法认为热度超过一定阈值时,则调整路由表来降低算法热度。

buffer_expert_layer_num

int

[1, num_moe_layers]

当前版本暂不支持该参数。

表示动态EPLB每次搬运的layer个数。

由于权重搬运为异步搬运,在不影响原decode情况下,需要一个额外的buffer内存来存放被搬运中的新权重,配置为1层时,则为一次只搬运一层,然后刷新掉一层layer的权重和路由表。

影响的内存公式为:buffer_expert_layer_num*local_experts_num*44M (44M为一个int8的专家大小)

num_expert_update_ready_countdown

int

≥1

当前版本暂不支持该参数。

表示检查host->device搬运是否结束的频率,单位为decode次数。

因为搬运权重为异步搬运,必须所有ep卡搬运完毕后才能刷新权重和路由表,这里引入了通信,在搬运层较多的情况下,可以降低该频率,从而减少EPLB框架侧开销。

h3p

enable_qkvdown_dp

string

  • true
  • false

控制是否开启qkvdown dp特性,减少计算及通信量,提升Prefill阶段性能。

默认值:“true”

enable_gating_dp

string

  • true
  • false

控制是否开启gating dp特性,减少计算及通信量,提升Prefill阶段性能。

默认值:“true”

仅“ep_level”=“1”时,支持该特性。

enable_shared_expert_dp

string

  • true
  • false

控制是否开启共享专家dp特性,提升Prefill阶段性能。

默认值:“false”

  • 仅“ep_level”=“1”时,支持该特性。
  • 开启会占用额外显存从而可能产生“out of memory”的错误提示,建议设置为默认值。

enable_shared_expert_overlap

string

  • true
  • false

控制是否开启共享专家的通信和计算双流掩盖特性,提升特定场景下(输入序列长度为2K~16K)的Prefill阶段性能。

默认值:“false”

  • 仅“ep_level”=“1”且“enable_shared_expert_dp”=“true”时支持该特性。
  • 开启会占用额外显存从而可能产生“out of memory”的错误提示,建议设置为默认值。