深度链路优化:借助 NVIDIA TensorRT,对大模型进行全链路优化,确保在推理过程中极低延迟和超高吞吐量。 量化与预编译支持:通过预编译和多种量化方案(如 FP8/INT4),最大化利用 NVIDIA GPU 的计算潜力,进一步提升性能。 优势与局限 优势:在 NVIDIA GPU 环境下表现出色,极大缩短响应时间,适合对推理速度要求苛刻的生产级...
随着test-time compute像train-time compute一样扩展,一个范式转变正在发生,即“推理”模型更多地使用test-time compute。通过这一范式转变,这些“推理”模型不再仅仅专注于train-time compute(预训练和微调),而是将训练与推理相结合。 test-time compute甚至可以在长度上扩展,在深入研究DeepSeek-R1时,我们也将探索长...
Transformer模型：大模型推理的核心是Transformer模型，它通过自注意力机制（Self-Attention）来捕捉文本中的上下文信息，实现对文本的深入理解和推理。Transformer模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成，其中编码器负责将输入文本转换为向量表示，解码器则根据编码器的输出生成目标文本。二、基本原理 输入处理...
传统大模型面临二者不可兼得的困境 —— 快思考面对复杂任务显得力不从心，而深度思考面对简单问题经常输出冗余 token。为此，华为盘古团队创新性地提出盘古 Embedded 模型，在多个领域实现了高效精准推理。基于昇腾 NPU，盘古 Embedded 采用双系统认知架构，在一个模型中集成 “快思考” 与 “慢思考” 双推理模式，并...
总体来说，解决大模型推理“慢”大致有三种常见方案，您可以根据实际业务场景和工程需要来选择：流式请求 （快速获得结果的头部部分tokens，尽快使用/展示，缓解长时间等待的焦虑）切换模型 （不同模型推理速度不同，可以合理选择不同效果、速度的模型）约束输出内容长度 （输出长度和推理时间成正比，合理有效的减少输出...
该脚本会自动将模型以张量并行的方式在两个 GPU 上进行推理计算。 整个推理过程大大致流程如下图所示,即 1 给定一定数量的 prompts(字符串数组) 2. vllm 会使用 Scheduler 模块自动对需要推理句子进行调度 3. 根据调度的结果,使用 tokenizer 将字符串转换成 prompt id,然后喂给 model 进行计算得到 logits 预测...
在上一篇文章中,我们看到了大语言模型在单卡的较小规模实现中各个推理关键指标如延迟(latency)、吞吐量(throughput)和推理成本与用户指定的模型设定和硬件参数之间的关联。而大规模并行化推理与之前的单卡推理有显著的不同:并行化推理会将模型在不同计算卡上进行拆分,推理时计算卡之间需要互相传递数据以完成模型的完整...
推理是AI的皇冠，安全是应用的基石。在 AI 重塑产业格局的当下，中兴通讯以星云大模型为支点，持续释放 “创新 + 安全” 的乘数效应，为全球 AI 生态注入中国智慧。未来，中兴通讯将继续依托自身的创新与研发优势，持续打磨星云大模型，在全球大模型竞争中占据更有利的位置，为推动 AI 技术的广泛应用和产业发展贡献...
与NVIDIA TensorRT 等其他编译器相比,FT 的最大特点是它支持以分布式方式进行 Transformer 大模型推理。 下图显示了如何使用张量并行 (TP) 和流水线并行 (PP) 技术将基于Transformer架构的神经网络拆分到多个 GPU 和节点上。 当每个张量被分成多个块时,就会发生张量并行,并且张量的每个块都可以放置在单独的 GPU 上。
DeepSpeed-Chat微调模型：deepspeed训练系列-1 推理框架的选择（选择之前先确认要使用的模型是否支持这种推理框架）：DeepSpeed：卓越选择，专为高性能推理任务定制。其独特的ZeRO优化器、3D并行（数据、模型与流水线并行）以及1比特Adam等技术，大幅增强大模型训练与推理效率。若您追求极致性能，DeepSpeed不容错过。ollama，...