针对大模型在产业上部署的严苛需求，飞桨框架3.0在从大模型压缩到推理加速，再到服务化部署全流程部署能力上进行了深度优化。特别在飞桨的两大重要套件——PaddleNLP 大语言模型开发套件与 PaddleMIX 多模态大模型开发套件中，我们精心准备了详尽的全流程部署教程文档，旨在帮助用户轻松上手，快速实现从模型训练到实际部...
LLM 大模型学习必知必会系列(十三):基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战1.环境准备 GPU设备: A10, 3090, V100, A100均可. #设置pip全局镜像 (加速下载) pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ #安装ms-swift pip install 'ms-swift[llm]' -U #vllm与cuda版本有对应...
LLM 大模型学习必知必会系列(十二):VLLM性能飞跃部署实践:从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容:XInference/FastChat等框架] 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...
模型训练时的seq_len,支持的最大推理token长度,多轮对话能力,这些都至关重要,虽然这可以通过RoPE内插或者Longllama FoT之类的技术解决,但原始训练的时候长度对于多轮对话推理依然是至关重要。 两月之前,我对大模型的评测都停留在在终端用cli来推理,但等到我将这些大模型部署到我的前端以及集成到本地文档QA的时候,...
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
部署大模型在TorchServe+vLLM #小工蚁 #大模型推理加速 - 小工蚁于20241105发布在抖音,已经收获了21.3万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
可以使用缓存来存储先前的推理结果，以减少重复计算的时间。此外，预热模型，即在开始推理之前先进行一次...
华为云ModelArts使能大模型快速部署 《DTSE Tech Talk》NO.68华为云ModelArts作为大模型即服务平台,提供零门槛、简单便捷的云端部署与在线推理服务,加速企业智能化转型。#华为云#人工智能#AI应用#敏捷开发#科普 11 抢首评 1 发布时间:2024-11-02 18:45 ...