3、使用 FasterTransformer 和 Triton 推理服务器加速大型 Transformer 模型的推理 4、LLM Accelerator:使用参考文本无损加速大语言模型推理 - MSRA
以下对大模型部署、压缩、加速的方法做一个简单总结,为后续需要备查。 llama.cpp Github : github.com/ggerganov/ll LLaMA.cpp 项目是开发者 Georgi Gerganov 基于 Meta 释出的 LLaMA 模型(简易 Python 代码示例)手撸的纯 C/C++ 版本,用于模型推理。所谓推理,即是给输入-跑模型-得输出的模型运行过程。 这是...
大型语言模型(LLMs)的广泛采用要求有效的部署策略。然而,自动回归解码过程对于大多数LLMs生成文本的基本方式而言,实现高效的服务存在挑战。在这项工作中,作者引入了一种并行自动回归生成方法。通过在包含层次结构的通用领域数据上进行指导调优,作者使LLMs能够独立规划其生成过程并执行自动并行的自动回归(APAR)生成,从而显...
这需要充分利用分布式计算、并行计算等技术来加速训练过程。数据压缩技术:大模型通常具有庞大的参数量,这对存储、部署和运行提出了挑战。因此,探索有效的模型压缩技术变得至关重要。目前,大模型的压缩技术主要包括参数量减少、知识蒸馏、结构简化以及利用硬件加速等。研究者们通过不同的方法来优化模型大小、提高运行效率,...
GoogleAI模型分层图表 | 一种可视化工具,可用于分析机器学习模型和图表,从而加速部署到设备上的目标。地址:链接 边缘设备的限制往往需要额外的步骤来转换和优化模型,然后模型才能高效运行,而可视化是了解模型和确定优化目标的最有效方式之一。 模型浏览器旨在无缝渲染大型模型。有数千个节点?没问题。基于 GPU 的渲染引擎...
扩散Transformer加速训练和推理 | 扩散Transformer (DiT) 因其在生成任务中的出色可扩展性和非凡性能而备受关注。然而,它们相当大的推理成本阻碍了实际部署。特征缓存机制涉及跨时间步存储和检索冗余计算,有望减少扩散模型中每步的推理时间。大多数现有的 DiT 缓存方法都是手动设计的。虽然基于学习的方法试图自适应地优化...
苹果AI研发新突破 | 苹果研发团队最新突破,未来的苹果手机或将使用闪存存储大语言模型的数据,加速信息读取的过程,使AI使用更加平滑。运用windowing和row-column bundling 两大方法,减少重复数据的传输从而提升整体的速度,增大了大语言模型部署到手机这种资源有限的设备的可能性。这项突破将在多个领域升级苹果的使用体验,如...