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...
模型优化是指通过各种技术手段改善模型的性能、效率和可部署性的过程,模型部署是指将训练好的模型部署到实际生产环境中,让模型在实际应用中发挥作用。 模型优化 模型优化是指通过各种技术手段改善模型的性能、效率和可部署性的过程。模型优化的目标是在不牺牲太多模型性能的前提下,使模型更适合实际应用的需求。这通常包...
本项目提出面向大模型的软硬件协同优化和高效部署技术,利用模型、算法、系统与硬件的跨层协同优化,实现面向异构算力的大模型训练和推理流程的全栈式优化,具体包括: 1)模型层:提出面向大模型训练的参数自动化搜索方法,构建面向大语言模型的文本评测基准,实现...
平台支持多种大模型的部署与优化,包括模型压缩、量化优化、迁移学习等策略,帮助企业快速实现模型的轻量化部署和高效推理。 以某大型制造企业为例,该企业通过千帆大模型开发与服务平台,成功将一款大型AI模型部署到生产线上,实现了对生产过程的智能监控和预测。在部署过程中,平台通过模型压缩和量化优化策略,显著降低了模型...
简介:【10月更文挑战第24天】本文详细介绍从零开始的大模型私有化部署流程,涵盖需求分析、环境搭建、模型准备、模型部署、性能优化和安全设置六个关键步骤,并提供相应的示例代码,确保企业能够高效、安全地将大型AI模型部署在本地或私有云上。 从零开始:大模型私有化部署的完整流程 ...
一、大模型优化和部署加速的典型策略 1. 硬件优化策略：- 使用高性能GPU：选择性能强大、内存容量大的...
大模型部署 vLLM flashdecoding 岗位职责: 1. 与团队合作完成大模型部署性能调优相关工作。 2. 与团队科研人员合作进行技术前沿的技术探索和优化。 任职要求: 1. 精通相关基础知识和技术,包括 large language model原理、Transformer模型结构等。 2. 精通大模型部署相关工具,包括 vLLM、flashAttention等。
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随着深度学习技术的快速发展,大模型(Large Model)的应用越来越广泛,如语音识别、图像处理、自然语言处理、推荐系统等。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...