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...
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GPU，以满足大模型的需求。- 分布式训...
评估模型，将模型部署到生产环境，从生产中采集样本，使用这些样本构建一个新的数据集，对数据集进行下采...
冗余部署:采用冗余部署策略,确保在单个模型实例故障时能够迅速切换到备用实例,保障服务的连续性。 结语 大型语言模型在工业场景中的部署与优化是一个复杂而富有挑战性的任务。通过选用合适的硬件平台、实施模型压缩与剪枝、精细化调优与测试以及保障实时性与稳定性等措施,我们可以有效地克服这些挑战,充分发挥大型语言模型...
简介:本文探讨了GraphRAG与Ollama大模型在本地部署时的关键难点,通过实战案例展示了避坑策略,并对该技术领域的前景进行了展望。 随着人工智能技术的不断发展,大型语言模型如GraphRAG和Ollama已经成为自然语言处理领域的重要工具。这些模型具有强大的文本生成和理解能力,为各种NLP任务提供了强大的支持。然而,将这些大型模...
中国科学院人才交流开发中心2024年9月25日至28日在武汉举办第六期“人工智能赋能科研教学与企业革新”高级研修班。时间:9月25-28日地点:湖北省武汉市 线上同步直播本次盛会力邀中科院顶尖专家团队,包括自动化所副总工程师王金桥等权威学者,他们将深度剖析大模型的核心原理、技术前沿、实战开发及优化部署策略,并前瞻性...
打造高效企业智能是大模型部署的优化之路。通过采用模型压缩、量化优化、迁移学习等策略,并结合千帆大模型开发与服务平台等先进工具和技术手段,企业可以快速实现模型的轻量化部署和高效推理,为企业的智能化升级提供有力支持。未来,随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展,大模型部署将在企业智能化进程中发挥更加重要的作...
在现代人工智能领域,大型语言模型的本地部署对于高效利用资源和保障数据安全具有重要意义。GraphRAG和Ollama作为两种先进的大模型,其本地部署过程涉及多个复杂步骤,且容易遭遇各种技术挑战。本文旨在为读者提供一份详尽的GraphRAG与Ollama大模型本地部署全攻略,结合实际操作中的避坑指南,帮助读者顺利完成部署工作。 一、前...
也难怪openai只是说我们只有几百个tricks[大笑]。哪有什么技巧,有的只是细节。自然世界真是奇妙,矩阵可以描述多维本质,且存在稀疏性或低秩空间可以代表90%的特征,这个法则适用于所有场景优化。 新智元:吞吐量提升近30倍!田渊栋团队最新论文解决大模型部署难题...
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策略,但它存在训练和推理之间的差异,这阻碍了性能和加速比。经过详细分析,我们发现这些差异主要源于两个方面:(1...