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...
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,OpenR...
论文使用正确推理得分(CRS)测量模型在给定代码上的代码推理性能，如果模型可以正确推理代码，则CRS为1，否则为0。论文还引入了正确推理率(CRR)指标，这是一个集体指标，用于测量给定LLM可以推理基准测试中多个程序的程度。论文为基准测试P中的m个程序集计算CRR:2.3 论文的效果 使用CodeMind，论文进行了大规模的基础...
xinference和ollama相比,xinference效果更好,xinference可以正经用transformer框架 支持并行: 支持openai_api: 支持 支持文件格式: ollama ollama用的模型是gguf格式 正常模型的精华版 并发:和vllm的并发相比 vllm是张量并行,并发更强 ollama使用本地大模型文件,支持gguf格式和bin格式的模型文件 ollama使用的是GGUF...
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)。
大语言模型并行推理框架大语言模型并行推理框架 一、并行推理的基本概念 1、你有没有想过,如果我们能同时处理多个问题,那会是什么样子?就好像你在做饭的同时还能顺便把衣服洗了,或者在看电影的时候还能准备好明天的会议材料。听起来是不是挺酷的?并行推理就有点这种味道。它的意思就是在同一时间内,系统可以同时...
具体来说,这个方法用到了 3 个大语言模型: 提议者(Proposer):不断提出新命题,即基于当前思维上下文,建议下一步是什么。 验证者(Verifier):核查提议者的命题准确性,如果正确就将它添加到思维上下文中。 报告者(Reporter):判断是否已经能得到最终解决方案,来确定是否结束推理过程。
vLLM是针对特定领域或任务的语言模型,它在通用LLM的基础上,通过引入领域相关的数据和知识,实现了更精细化的语言处理。vLLM具有更强的领域适应性和任务针对性,因此在垂直领域的应用中表现出色。 三、推理框架的选择与实现 在vLLM应用中,推理框架的选择至关重要。推理框架负责将LLM模型部署到实际应用场景中,并提供高效...
来源：36氪 【#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...
专用的推理引擎:这类框架专门为大型语言模型设计,提供了高度优化的推理能力。例如,NVIDIA的TensorRT和Microsoft的ONNX Runtime。这些引擎通过底层硬件加速、模型压缩、并行计算等技术,实现了极高的推理性能。 云服务提供商的推理平台:这类框架由各大云服务提供商推出,如AWS的SageMaker、Google Cloud的AI Platform、阿里云...