《如何选择Draft模型提升Speculative Decoding效率》摘要： Speculative Decoding通过小模型（draft）预测token、大模型（target）批量验证来加速推理，其核心指标acceptance rate取决于两模型分布匹配度。ATB框架提出三条选型原则：1）优先同架构模型（如Llama2-7B配1.1B版，acceptance rate达65%）；2）大小

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端侧AI是指将AI模型部署在终端设备上，如手机、相机、IoT设备等。CANN为端侧部署提供了完整的解决方案。CANN端侧部署提供了完整的解决方案，从模型转换优化到应用开发部署。通过合理的设计和优化，可以在资源受限的端侧设备上实现高效的AI推理。端侧AI应用正在快速发展，CANN作为昇腾AI处理器的软件栈，为端侧AI应用开发提供了强大的支持。

端侧AI是指将AI模型部署在终端设备上，如手机、相机、IoT设备等。CANN为端侧部署提供了完整的解决方案。CANN端侧部署提供了完整的解决方案，从模型转换优化到应用开发部署。通过合理的设计和优化，可以在资源受限的端侧设备上实现高效的AI推理。端侧AI应用正在快速发展，CANN作为昇腾AI处理器的软件栈，为端侧AI应用开发提供了强大的支持。

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