报告详细讨论了在端侧部署大型语言模型（LLM）时面临的挑战，包括计算能力、内存、功耗和带宽限制，并探索了技术解决方案，如模型剪枝、量化和投机推理，以提高端侧推理效率。小米通过软硬件结合，致力于实现轻量化和本地部署，以应对这些挑战。太侠今天分享的是《小米大模型端侧部署落地探索》，来源：黄武伟，小米大...
端侧AI优势 个性化服务:端侧AI可以根据 用户的具体使用习惯和偏好提 供更加个性化的服务,增强用 户体验。 成本效益:端侧AI减少了对云端 计算资源的需求,有助于降低成 本,特别是在大规模部署时更为 明显。 小米为什么做端侧AI (软件×硬件)Aᴵ 轻量化、本地部署是小米大模型技术主力突破方向 ...
小米大模型端侧部署落地探索 热度: 黄武伟:小米大模型端侧部署落地探索 热度: 相关推荐 ,ᴬᴵ , , 12GBB • • • • • Layer4Layer2ayer3 Layer1 Layer2ayer3 Layer1 • • , , • , , , xint=푐푙,,,(, x , (+);0(2)−1) ,= x,,, −x,,, 2b • ...
小米大模型端侧部署落地探索演讲人:黄武伟小米 / 大模型算法工程师 阅读了该文档的用户还阅读了这些文档 29 p. 上海沿浦(605128)深度报告:平台化转型持续增厚业绩,整椅方向具备较大增长潜力-250109-浙商证券-29页 17 p. 上海港湾(605598)软土地基出海排头兵,卫星钙钛矿空间广阔-250110-中信建投-17页 ...
小米大模型算法工程师黄武伟在AiCon全球人工智能开发与应用大会上探讨了小米大模型端侧部署落地相关内容。首先阐述了端侧AI的重要性，其具有隐私安全有保障、可靠性高、成本效益好、能提供个性化服务等优势，小米因端侧设备数量大且软件×硬件的AI战略需要，将轻量化、本地部署作为大模型技术主力突破方向。接着分析了...
轻量化、本地部署是小米大模型技术主力突破方向 小米的端侧设备数量大 LLM端侧部署的挑战 云端VS端侧 服务器GPU手机 计算能力数百TFLOPS的算力(如相对较低 A100) 内存大容量显存有限的内存和存储 (通常几个GB到十 几GB) 功耗设计用于高功耗环境,散低功耗设计,优化 ...
小米大模型算法工程师黄武伟在演讲中分享了小米在大模型端侧部署落地方面的探索,涵盖端侧AI重要性、LLM端侧部署挑战、相关技术探索以及实践与展望等内容,展示了小米在端侧大模型技术领域的研究成果与发展方向。 1. 端侧AI的重要性 - 端侧AI概念:在终端设备直接运行和处理人工智能算法,与云端AI相对。
小米大模型端侧部署落地探索小米/大模型算法工程师 02LLM端侧部署的挑战 03 03相关技术探索 04总结与展望在终端设备上直接运行和处理人工智能算法隐私和安全:所有数据的存储和计隐私和安全:所有数据的存储和计算都在本地完成,避免了数据传输到云端可能带来的安全风险。可靠性:端侧AI减少了对网络连接的依赖,即使在网络...
小米大模型端侧部署落地探索涉及多方面内容。端侧AI重要性显著,其优势包括隐私安全、可靠性、成本效益和个性化服务等,小米因端侧设备数量大且轻量化、本地部署是技术主力突破方向而重视端侧AI。LLM端侧部署面临诸多挑战,如云端与端侧在计算能力、内存、功耗、带宽等方面存在差异,导致内存瓶颈和推理速度受限。相关技术...
小米大模型端侧部署落地探索 演讲人:黄武伟 小米 / 大模型算法工程师 CONT目E录NTS 01 端侧AI的重要性 02 L L M端侧部署的挑战 03 相关技术探索 04 总结与展望 端侧AI的重要性 端侧AI 在终端设备上直接运行 和处理人工智能算法 端侧AI优势 隐私和安全:所有数据的存储和计 算都在本地完成,避免了数据...