开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 在人工智能领域,大型语言模型(LLM)的推理速度一直是研究者们关注的焦点。为了提高LLM的推理速度,许多优秀的框架应运而生,其中vLLM(Vectorized Large Language Model Serving System)便是一款备受瞩目的推理加速工具。本文将为大家详细介绍vLLM的部署实...
2. VLLM框架 网址: https://github.com/vllm-project/vllm vLLM是一个开源的大模型推理加速框架,通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量,实现了比HuggingFace Transformers高14-24倍的吞吐量。 PagedAttention 是 vLLM 的核心技术,它解决了LLM服务中内存的瓶颈问题。传统的注意力算法在自回归解码过程中...
本文介绍了一个开源的AI模型部署工具箱--AiDB。该项目使用C++开发,将主流深度学习推理框架抽象成统一接口,包括ONNXRUNTIME、MNN、NCNN、TNN、PaddleLite和OpenVINO,支持Linux、MacOS、Windows、Android、Webassembly等平台。AiDB提供C/C++/Python/Lua等多种API接口。并且提供多种场景的部署实例Demo(Server、PC、Android等...
华为ICT Marketing总裁周军表示,AI框架的并行计算能力、简洁编程能力和便捷部署能力是大模型训练的关键。昇思将聚焦根技术,以更开放的技术体系推动大模型应用的规模落地。而中国科学院院士唐志共也分享了基于昇思开发的生成式气动设计大模型平台的成功案例,这一平台打破了传统设计范式,将设计时长大大缩短,未来有望引领工...
智谱AI发布APAR—大模型并行回归解码 | 论文地址:链接 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...
它采用了多任务微调框架(MFT),支持代码生成、翻译、测试用例生成等多达十余项任务,这一框架不仅支持蚂蚁自研模型,也支持多个开源大模型的代码能力微调。CodeFuse内含创新的微调数据打包技术,能够提升微调速度约8倍,并使用多重部署优化技术,使推理加速约2倍。CodeFuse是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型...
vLLM实战:大型语言模型推理加速框架的部署与应用 引言 随着人工智能技术的快速发展,大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域的应用越来越广泛。然而,LLM的推理过程往往计算量大、耗时长,影响了实际应用的效率。为了解决这一问题,加州大学伯克利分校开发了一款名为vLLM的大型语言模型推理加速框架。本文将介绍vLLM框架的实战部...
在人工智能领域,大型语言模型(LLM)的推理速度一直是研究者们关注的焦点。为了提高LLM的推理速度,许多优秀的框架应运而生,其中vLLM(Vectorized Large Language Model Serving System)便是一款备受瞩目的推理加速工具。本文将为大家详细介绍vLLM的部署实战方案,帮助读
2. VLLM框架 网址:https://github.com/vllm-project/vllm vLLM是一个开源的大模型推理加速框架,通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量,实现了比HuggingFace Transformers高14-24倍的吞吐量。 PagedAttention 是 vLLM 的核心技术,它解决了LLM服务中内存的瓶颈问题。传统的注意力算法在自回归解码过程中,...
2. VLLM框架 网址:https://github.com/vllm-project/vllm vLLM是一个开源的大模型推理加速框架,通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量,实现了比HuggingFace Transformers高14-24倍的吞吐量。 PagedAttention 是 vLLM 的核心技术,它解决了LLM服务中内存的瓶颈问题。传统的注意力算法在自回归解码过程中,...