大语言模型推理框架 大语言模型推理框架主要包括输入处理、模型调用、解码策略、结果后处理四个环节。首先,对用户输入进行预处理(如分词、标记化);其次,将预处理后的输入送入语言模型进行计算,得到概率分布;接着,采用特定解码策略(如贪婪搜索、beam search或nucleus sampling)生成文本;最后,对输出文本进行后处理(如拼接...
.safetensors格式文件要先合并量化才行 ollama 使用自定义大模型_ollama safetensors-CSDN博客 one_api open_LLM fastchat FastChat——一个用于训练、部署和评估基于大型语言模型的聊天机器人的开放平台-腾讯云开发者社区-腾讯云 2.推理加速 vllm等 LMDeploy tensor-llm (trt) 3.可视化平台 dify fastgpt bishen...
OpenR 是一个开源框架,旨在集成关键组件,以增强大语言模型 (LLM) 的推理能力。OpenR 将数据采集、强化学习训练(在线和离线)和非自回归解码统一到一个有凝聚力的软件平台中。目标是建立一个开源平台和社区,以加速 LLM 推理的发展。受到 OpenAI o1 模型的启发,该模型通过逐步推理和强化学习展示改进的推理能力,Open...
InferLLM是由MegEngine团队开发的一个轻量级大语言模型(LLM)推理框架。它主要参考和借鉴了llama.cpp项目,但对其进行了重构和优化,使其更易于开发者阅读和修改。InferLLM具有以下几个主要特点: 结构简单,易于上手和学习,将框架部分和内核部分解耦。 高效性能,移植了llama.cpp中的大部分内核。 定义了专门的KVstorage类型,...
更深层次的代码推理是推理给定输入的执行输出，论文称之为执行推理(Execution Reasoning，ER)。该任务对LLM提出了更大的挑战，要求它们在没有任何自然语言交叉引用的情况下推理代码。图1-c显示了GPT-3.5对ER任务的CoT推理。尽管该模型可以生成产生预期输出的代码(并且如果通过测试验证是正确的)，但它不能正确推理代码...
Magicore:自适应粗到细精炼框架 MAGICORE是一个自适应框架,旨在通过智能应用测试时聚合和精炼来改进LLM多步推理的性能和效率。 MAGICORE框架 MAGICORE框架包含三个模型: 具有三个角色的LLM:Solver(用于生成初始解决方案)、Reviewer(用于生成有针对性的反馈)和Refiner(用于精炼)。
以OpenAI 的 ChatGPT 为代表的大语言模型(LLM)掀起了新一轮 AI 应用浪潮,业务团队都在探索基于 LLM 重构现有应用或者构建新的 APP。大语言模型的大参数量导致了巨大的计算和显存需求,使得 LLM 的请求推理成本高昂。LLM 推理框架成为 2023 年以来的业界研究热点。当前有多个著名的开源项目,比如:UCBerkeley 的 vLLM...
【#苹果发布OpenELM大语言模型#，基于开源训练和推理框架的语言模型】据IT之家消息，在WWDC24之前，苹果在Hugging Face平台上发布了一个“具有开源训练和推理框架的高效语言模型”，名为OpenELM。值得一提的是，苹果这次发布了完整的框架，包括数据准备、训练、微调和评估程序，以及多个预训练的checkpoint和训练日志，以...
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...
我们介绍了 OpenR,首个集过程奖励模型(PRM)训练、强化学习、多种搜索框架为一身的类 o1 开源框架,旨在增强大型语言模型(LLM)的复杂推理能力。 论文链接:https://github.com/openreasoner/openr/blob/main/reports/OpenR-Wang.pdf 代码链接:https://github.com/openreasoner/openr ...