llm = TransformersLLM . from_model_id( model_id=llm_model_path, model_kwargs={"temperature": 0, "max_length": args.max_length, "trust_remote_code": True},)然后，创建一个正常的对话链 LLMChain，并将已经创建的 llm 设置为输入参数。# The following code ...
为此,英特尔最近推出了一个名为BigDL-LLM[1]的大模型开源库,可助力 AI 开发者和研究者在英特尔® 平台上加速优化大语言模型,提升大语言模型在英特尔® 平台上的使用体验。 下面就展示了使用 BigDL-LLM 加速过的 330 亿参数的大语言模型Vicuna-33b-v1.3[2]在一台搭载英特尔® 至强® 铂金 8468处理器的服...
总的来说,BigDL-LLM是一款非常实用的开源大语言模型加速库,它可以显著加速LLM模型的推理速度,提高应用的性能和效率。通过使用BigDL-LLM,用户可以轻松地实现LLM模型的优化加速,为实际应用提供更好的支持和保障。我们相信,随着人工智能技术的不断发展,BigDL-LLM将会发挥越来越重要的作用,为人工智能领域的发展注入新的动力。
而用 BigDL-LLM API 加载模型的方式与 Transformers API 也几乎一致——用户只需要更改 import,在 from_pretrained 参数中设置load_in_4bit=True即可。BigDL-LLM 会在加载模型的过程中对模型进行 4-bit 低精度量化,并在后续推理过程中利用各种软硬件加速技术优化其执行。 示例:快速实现一个基于大语言模型的语音助手...
用BigDL-LLM 即刻加速百亿级参数LLM推理 | 最“in”大模型 语音识别开发者模型优化LLM 我们正迈入一个由大语言模型(Large Language Model, LLM)驱动的 AI 新时代,LLM在诸如客户服务、虚拟助理、内容创作、编程辅助等各类应用中正发挥着越来越重要的作用。
BigDL-LLM 是一个针对大语言模型的优化加速库,是开源 BigDL 的一部分,通过 Apache 2.0 许可证发布。 它提供了各种低精度优化(例如 INT4/INT5/INT8),并可利用多种英特尔® CPU集成的硬件加速技术(AVX/VNNI/AMX 等)和最新的软件优化,来赋能大语言模型在英特尔® 平台上实现更高效的优化和更为快速的运行。
BigDL-LLM 是一个针对大语言模型的优化加速库,是开源 BigDL 的一部分,通过 Apache 2.0 许可证发布。 它提供了各种低精度优化(例如 INT4/INT5/INT8),并可利用多种英特尔® CPU集成的硬件加速技术(AVX/VNNI/AMX 等)和最新的软件优化,来赋能大语言模型在英特尔® 平台上实现更高效的优化和更为快速的运行。
BigDL-LLM:英特尔®平台上的开源大语言模型加速库 BigDL-LLM 是一个针对大语言模型的优化加速库,是开源 BigDL 的一部分,通过 Apache 2.0 许可证发布。 它提供了各种低精度优化(例如 INT4/INT5/INT8),并可利用多种英特尔®CPU集成的硬件加速技术(AVX/VNNI/AMX 等)和最新的软件优化,来赋能大语言模型在英特尔...
# 英特尔# #oneAPI# #CPU# BigDL-LLM 是开源,遵循 Apache 2.0 许可证,专门用于在英特尔的硬件平台上加速大语言模型(Large Language Model, LLM)推理计算的软件工具包。它简单易用,仅需三步即可完成虚拟环境创建、BigDLL-LLM 安装以及 ChatGLM3-6B 模型的 INT4 量化以及在英特尔 CPU 上的部署。感兴趣的小伙伴...
导读:本文探讨了在 Intel® 数据中心 GPU 上采用 BigDL-LLM INT4 和 FP16 (使用 Self-Speculative Decoding) 进行大型语言模型推理的性能评估。文章介绍了 BigDL LLM 的 Self-Speculative Decoding,通过测量下一个 Token 延迟,分析了不同配置下的推理性能,并提供了性能测试所采用的工具包和硬件环境。结果显示,在...