本文对比了大模型推理框架Vllm和TensorRT-LLM在ChatGLM2-6B模型上的推理速度和效果,详细分析了两者在技术上的优势和特点。
岗位描述 1、支持百亿~万亿直聘规模的超大模型、GPU千卡互联的超大规模分布式训练架构 2、承担包括强化学习、模型微调等在内的算法框架设计和实现;3、支持业界领先的GPT、AIGC、多模态模型在国内最大的的业务落地 岗位要求 1.有扎实的工程算法基础kanzhun,精通数据结构和常用算法,熟练掌握各种编译、调试、性能分析工具...
优先考虑熟悉DeepSpeed,FasterTransformer等推理框架的开发者 6. 优先考虑有在AI系统优化领域、高性能计算领域发表过论文,或在行业中有一定影响力的候选人 分布式计算网络通信互联架构师作为深度学习芯片公司的互联架构的软件架构师,全流程负责有关大模型训练、推理的集群分布式架构设计,通信负载分析,拓扑选型,通信性能的...
对此,微软亚洲研究院的研究员们提出了一种称为“大型搜索模型”(Large Search Model)的新搜索概念框架,将不同的搜索模块统一成一个用于搜索的大型语言模型。在这个框架下,研究员们将各种搜索模块都转化为自回归任务,利用大型语言模型强大的理解和推理能力,在简化复杂搜索模块的同时提供更好的搜索结果。 图4:Large Se...
我也测试了Claude 3和GPT-4对比,明显能看到Claude 3 更加的勤快,比如你让它给一小段话起个标题,GPT-4就给一个,但是Claude 3就会勤勤恳恳的给好几个备选。如果OpenAI的员工所说GPT后台模型没有变小是真的话,那么看来OpenAI出于对于算力资源的节省,让GPT对深度的推理更加的吝啬了。从而导致使用体验上确实被...
1. AIGC语言内容生成工作,负责LLM大规模语言模型的训练,对比评估,基于公开数据集/业务数据集的多阶段微调,生成可控性,准确性方案研发,性能优化,模型服务化等工作;2. 负责参与LLM大规模语言模型多模态方向研究,支持通用/垂类LLM模型研发及效果持续优化,涉及多语言、逻辑推理、模型可控生成等方面能力提升;3. 根据不同...
本文主要对比了大模型推理框架Vllm和TensorRT-LLM在ChatGLM2-6B模型上的推理速度,并通过分析两者的技术特点和优化手段,为读者提供了关于如何选择合适推理框架的参考。
熟练掌握主流的NLP技术工具及模型算法,有Tensorflow / PyTorch / Keras等深boss度学习框架实战经验; 3、具备扎实的机器学习、自然语言处理原理基础,有完整的机器学习项目经验; 4、具有很强的分析和解决问题来自BOSS直聘的能力,思路清晰、学习能力强、善于归纳、总结、推理; 5、有强烈的责任心和团队合作精神,思路...
岗位职责: 负责自研AI芯片上BOSS直聘的大模型推理框架研发、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Transformer结构、熟悉开源项目FasterTransformer,有LLM推理优化经验。 - 熟悉图优化、混合精度、剪枝等技术...
推理 职位描述 1. 负责AI相关方向系统设计和开发工作,包括但不限于训练平台、特征/模型服务平台; 2. 负责生成式AI工程化,优化大模型推理框架,推进算法的服务化上线; 3、深度参与机器学习/深度学习平台搭建,加速算法研发。职位要求 1. 计算机、数学、统计学或相关专业硕士或博士学位; 2. 熟悉C++/Python/Go等一种...