在大模型时代,蒸馏可以与量化、剪枝或稀疏化技术相结合,其中 teacher 模型是原始的全精度密集模型,而 student 模型则经过量化、剪枝或修剪以具有更高的稀疏级别,以实现模型的小型化。 当前的推理的并行化技术主要体现在3个维度上,即 3D Parallelism: •Data Parallelism(DP)在推理中,DP 主要是增加设备数来增加系统...
一、解码算法:在这一部分中,我们回顾了在图2中展示的几种LLMs推理优化过程的新颖解码算法。这些算法旨在减少计算复杂度,并提高语言模型推理在生成任务中的总体效率,包括: 非自回归解码:现有LLMs的一个主要限制是默认的自回归解码机制,它逐个顺序生成输出标记。为解决这一问题,一种代表性的工作方向是非自回归解码[...
然而,大模型在推理部署时面临着计算量大、内存占用高、延迟高等问题。为了提高大模型的推理速度和准确性,本文将介绍高性能推理服务器的应用、模型优化的方法以及TensorRT的使用。 一、高性能推理服务器的应用 高性能推理服务器是支持大规模深度学习模型推理计算的重要设备。它采用了高性能的处理器、大容量内存和高速存储...
训练后的模型会用于推理或者部署。推理即使用模型用输入获得输出的过程,部署是将模型发布到恒定运行的环境中推理的过程。一般来说,LLM的推理可以直接使用PyTorch代码、使用VLLM/XInference/FastChat等框架,也可以使用llama.cpp/chatglm.cpp/qwen.cpp等c++推理框架。 常见推理方法 Greedy Search贪婪搜索方式。按照前面的讲...
ChatGPT的出现大幅度加速了生成式AI的开发、应用进程。为了帮助开发者加速部署、推理进程,英伟达(NVIDIA)推出了NVIDIA NIM。 NVIDIANIM是一组经过优化的云原生微服务,旨在缩短上市时间并简化在云端、数据中心和GPU加速工作站上部署生成式AI模型。通过使用行业标准的API,将AI模型开发和打包的复杂性抽象化,从而扩大AI模型开...
29种大模型部署工具分类总结(2)模型推理优化工具#人工智能 #关注我每天坚持分享知识 #大模型 #aigc #程序员 - 云博士的AI课堂于20240503发布在抖音,已经收获了4.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
Triton 概念指南(Part 1):如何部署模型推理服务? 阅读全文 NVIDIA Triton是什么? 对于使用 "Tensor in" & "Tensor out" 方法进行深度学习推理的用户来说,开始使用 Triton 可能会遇到许多问题。该软件库的目标,是使用户熟悉 Triton 的功能,… 阅读全文 ...
预言:GPT开源是个非常高明棋局,类似撒豆成兵,阻断全世界其他自主人工大模型的发展,又让全世界的人因为惰性使用开源的模型(子程序或子模型),然后在时机成熟后,母或父系GPT把所有的子系模型训练成果摘取。 9月前·贵州 11 分享 回复 展开4条回复 如果冬天的太阳只有零下那么你是否会感觉暖 ... 4060ti16g,部署bai...
量化模型是减少硬件资源消耗的有效手段。根据Tim Dettmers的研究,通过将模型量化至4位精度,性能通常会反而提升,这对于资源有限的企业尤为重要。 3. 优化推理过程 GPU的高成本促使我们寻找优化推理的方式。采用有效的批处理策略,比如持续批处理,可以显著提升GPU的利用率,从而降低计算成本。同时,借助于多GPU部署来分摊模...
为此,英伟达推出了TensorRT-LLM,一个专为LLM设计的推理工具。TensorRT-LLM是一个开源库,旨在定义、优化和执行大型语言模型(LLM)在生产环境的推理。它充分利用了TensorRT的优化技术,确保在GPU上实现高效推理。工作原理TensorRT-LLM的核心是优化。它通过对模型的计算图进行一系列优化,如层融合、低精度运算和剪枝等,以减少...