在大型语言模型(LLM)的应用中,推理框架的性能直接影响到模型的响应时间和用户体验。不同的推理框架在速度和效率方面各有千秋,选择合适的框架对于优化模型性能至关重要。 基于深度学习框架的推理优化工具,如TensorFlow的TF Serving和PyTorch的TorchScript,通过静态图优化和动态图转换等技术,显著提高了模型的推理速度。例如,...
在这个背景下,各种推理框架应运而生,其中Vllm和TensorRT-LLM以其卓越的性能和高效的推理速度备受推崇。本文将对这两个框架在ChatGLM2-6B模型上的推理速度和效果进行一个深入的对比分析。 Vllm是一个开源的大模型推理加速框架,通过一系列创新技术实现了高效的推理性能。其中最为核心的技术是PagedAttention,它能够高效...
TensorRT-LLM是NVIDIA推出的一款专为LLM大模型设计的推理框架。该框架支持市面上主流的大型语言模型,并实现了包括Vllm在内的多种推理加速技术。TensorRT-LLM的主要特点在于其对各种attention版本的优化支持、Inflight batching机制以及丰富的量化技术,如WOQ、AWQ和SmoothQuant等。 在ChatGLM2-6B模型的推理过程中,TensorRT...
Ollama是一个开源的轻量级LLM服务框架,专注于本地推理能力的实现。其核心设计理念是通过本地化部署提升数据隐私保护和降低推理延迟。该框架为开发者和组织提供了完整的模型管理和推理服务能力,特别适合对数据安全性要求较高的应用场景。 核心技术特性 本地推理引擎:实现高效的本地模型推理,优化延迟表现 模型生命周期管理...
工作职责: -负责AI模型对昆仑AI芯片的适配和性能优化工作,完成客户需求的落地任务。 -为昆仑AI芯片各系列高性能加速芯片提供推理软件栈,包括框架,图编译器以及周边产品的技术落地 -支持主流框架的模型对接,算法优化,组网开发,算子开发,上线部署,并探索新来自BOSS直聘一代AI芯片编程模型和架构 -昆仑AI芯片技术栈相关的...
推理、训练框架维护工作职位要求1)计算机相关专业本科以上学历,一年以上开发工作经验2)熟悉PyTorch、TensorFlow等主流深度学习工具及其演进和发展 3)熟悉AI框架和异构并行计算,对GPU/OpenCL/CUDA/OpenMP有深刻理解 4)丰富的软件和算法架构设计能力,精通深度学习、强化学习、运筹优化、分布式计算等软件架构,主导或者参与过...
01. CLaMP: 面向音乐信息检索的语言-音乐对比预训练 02. LUT-NN: 通过查找表实现的高效神经网络推理 03. Large Search Model: 在大模型时代重定义搜索框架 顶会聚焦 CLaMP: 面向音乐信息检索的语言-音乐对比预训练 论文链接:https://arxiv.org/abs/2304.11029 ...
近日,加利福尼亚大学伯克利分校、Meta AI 和加利福尼亚大学洛杉矶分校联合提出了对比蒸馏强化学习(RLCD),这是一种在不使用人类反馈的情况下使语言模型遵循自然语言原则的方法。实验证明,RLCD 在三个不同的对齐任务(无害性、有用性和故事大纲生成)上,以及 7B 和 30B 模型规模下的偏好数据模拟方面,都优于 RLAIF ...
岗位职责: 负责自研AI芯片上的boss大模kanzhun型推kanzhun理框架研发、优化加速。 岗位要求: - 熟练掌握计算机体系结构基础知识,精通C++/Python,熟悉并行编程。 - 有算子开发经验,具备深度学习模型性能分析和优化能力。 - 熟悉Trkanzhunansformer结构、熟悉开源项目FasterbossTransformer,有LLM推理优化经验。 - 熟悉图...
模型加速/性能优化 Python 面向光大银行模型服务规模化部署需求,构建光大银行的模型推理引擎及平台,并为总行和各个分支行的人工智能需求提供服务支持。 该职位从AI工程角度出发,参与模型推理引擎各个方面的工作,提升模型整体性能。具体工作内容包括但不限于:推理加速引擎、kernel算子开发、服务负载均衡调度、平台资源/性能优...