请访问该项目的GitHub页面,以开始在 Intel® 数据中心 GPU 上使用 BigDL 进行大型语言模型的工作。建议查看我们为 Self-Speculative Decoding 开发的 LLM 推理示例,这些示例适用于 Llama2、Mistral、ChatGLM3、Baichuan2、Qwen 等模型。 摘要 BigDL-LLM INT4 和 FP16 (Self-Speculative Decoding) 是加速大型语言模...
BigDL-LLM 已经适配和验证了众多的业界主流大语言模型,包括 LLaMA/LLaMA2, ChatGLM2/ChatGLM3, Mixtral, Mistral, Falcon, MPT, Dolly/Dolly-v2, Bloom, StarCoder, Whisper, InternLM, Baichuan, QWen, MOSS 等等大语言模型。 青云在 E4 云主机和 BigDL-LLM 上测试和验证了十几个主流大语言模型,并进行了...
请访问该项目的 GitHub 页面,以开始在 Intel® 数据中心 GPU 上使用 BigDL 进行大型语言模型的工作。建议查看我们为 Self-Speculative Decoding 开发的 LLM 推理示例,这些示例适用于 Llama2、Mistral、ChatGLM3、Baichuan2、Qwen 等模型。 摘要 BigDL-LLM INT4 和 FP16 (Self-Speculative Decoding) 是加速大型语言...
有了BigDL-LLM,用户就可以使用标准 PyTorch API(如 Hugging Face Transformers 和 LangChain)在英特尔平台(笔记本、工作站、服务器和GPU)上构建和运行 LLM 应用程序;大量模型(如 LLaMA/LLaM2、ChatGLM/ChatGLM2、Mistral、MPT、Falcon、MOSS、Baichuan/Baichuan2、QWen、Dolly/Dolly-v2、RedPajama、StarCoder、Whisper ...
图4 美业AI大脑项目在Qwen1.5-14B模型上用IPEX-LLM加速推理 其次,在使用 IPEX-LLM 进行加速后,可以充分地发挥 CPU 的硬件优势。 图5 Bigit项目在个人PC上运行ChatCLM-6b的运行图 欲知本赛项更多获奖作品详情,请点击https://competition.atomgit.com/competitionInfo?id=94a849e65f47ce27bcba4c5c9a61d49f链...
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。 然而,随着 LLM 规模不断扩大,运行大模型所需的资源消耗也越来越大,导致其运行也越来越慢,这给 AI 应用开发者带来了相当大的挑战。
Accelerate local LLM inference and finetuning (LLaMA, Mistral, ChatGLM, Qwen, Baichuan, Mixtral, Gemma, etc.) on Intel CPU and GPU (e.g., local PC with iGPU, discrete GPU such as Arc, Flex and Max). A PyTorch LLM library that seamlessly integrates with HuggingFace, LangChain, LlamaInd...
To get started on large language model using BigDL on Intel Data Center GPUs, please visit the projectGithub, and check out the LLM inferenceexampleswe developed for Self-Speculative Decoding for models such as Llama2, Mistral, ChatGLM3, Baichuan2, Qwen etc. ...
Accelerate local LLM inference and finetuning (LLaMA, Mistral, ChatGLM, Qwen, Mixtral, Gemma, Phi, MiniCPM, Qwen-VL, MiniCPM-V, etc.) on Intel XPU (e.g., local PC with iGPU and NPU, discrete GPU such as Arc, Flex and Max); seamlessly integrate with llama
请访问该项目的 GitHub 页面,以开始在 Intel® 数据中心 GPU 上使用 BigDL 进行大型语言模型的工作。建议查看我们为 Self-Speculative Decoding 开发的 LLM 推理示例,这些示例适用于 Llama2、Mistral、ChatGLM3、Baichuan2、Qwen 等模型。 摘要 BigDL-LLM INT4 和 FP16 (Self-Speculative Decoding) 是加速大型语言...