作为纯 C 语言编写的框架,ggml 大幅降低了大模型的运行成本。llama.cpp 和 whisper.cpp 都使用了 ggml,我们来看一下使用 llama.cpp 和 whisper.cpp 的例子。 下图是一个在树莓派上使用 whisper.cpp 检测短语音命令的例子: 在单个 M1 Pro 上同时运行 LLaMA-13B + Whisper Small 的 4 个实例,如下图所示:...
前段时间投入了大量的时间与精力编写了 Planer (PowerfulLightArtificialNEuRon)框架,该框架仅依赖 NumPy 作为其矩阵计算库,并设计了 JSON 格式的及其精简的中间表达格式。最终通过正则表达式对 PyTorch 模型 TorchScript 进行解析实现模型自动转换到 Planer 框架进行推理。笔者已经转换了多种 CNN 模型在 Planer 实现成功推理。
9月 24 日,字节跳动旗下的火山引擎在深圳办了一场 AI 创新巡展,一口气发布了两款视频生成大模型,正式宣告进军 AI 视频生成。 这两款模型,一个名为 PixelDance(以下简称 P 模型),一个名为 Seaweed(以下简称 S 模型),不仅在审美、动幅上提升了一个 level,还破解了多主体互动和一致性难题。 话不多说,先整...
InferLLM 是一个非常轻量的 LLM 模型推理框架,主要参考和收集了 llama.cpp 工程,llama.cpp 几乎所有核心代码和内核都放在两个文件中,并且使用了大量的宏,阅读和修改InferLLM主要有以下特点: 结构简单,方便上手开发和学习,把框架部分和内核部分进行了解耦合 高效运行,将 llama.cpp 中的大部分内核都进行了移...
cGPT大模型训练推理一体机除支持主流NVIDIA计算卡以外,根据用户生产环境需要,还可支持全国产化方案,采用国产服务器准系统、CPU、GPU与操作系统,适用于有特殊安全需求的客户。主流大模型相关配套框架均作适配,移植便捷,用户训练无需进行大量修改。 私有化部署
C-Eval 是全面的中文基础模型评估套件，覆盖人文，社科，理工，其他专业四个大方向，52 个学科（微积分，线代 …），从中学到大学研究生以及职业考试，一共 13948 道题目的中文知识和推理型测试集。不仅包含广泛的 NLP 任务，还能从众多高级 LLM 能力上对 LLM 进行评估。就在最近，排行榜 C-Eval 杀出一匹黑马，...
但退一步讲,如果所有模型都按一个方法测也可以,这是每个测评基准遇到的一样的问题。 这也是为什么HuggingFace这么受到推崇的原因之一,他们有足够的卡,并且提供了一套全自动的模型能力评测框架。这意味着不管模型经过了什么“讨巧”的训练,至少在评测这个环节上他们能够被放在同一个水平线上。
Darknet– Darknet 是一个用 C 和 CUDA 编写的开源神经网络框架,支持 CPU 和 GPU 计算。 cONNXr– ONNX 运行时是用纯 C (99) 编写的,零依赖于小型嵌入式设备。无论您使用哪种框架进行训练,都可以对您的机器学习模型进行推理。易于在任何地方安装和编译,即使在非常旧的设备中也是如此。
推理成本即模型“思考”并“输出”一次所需的成本，一般参数规模越大，需要的计算量越大，计算成本就越高。此前，生成式AI应用“妙鸭相机”推出第一天便向用户收费9.9元。多重挑战待突破 尽管AI大模型发展趋势已定，前景明朗，但当前仍存在多重挑战，需要行业企业正视和共同突围。周围认为，今天的大模型还存在两...
随着大模型的复杂性不断增加，包括预训练、微调等，框架需要具备通用性，以支持这些不同的训练环节。此外，性能要求也变得更加严格。在这个过程中，框架和硬件之间的协同也变得至关重要。框架需要在不同硬件平台上高效运行，以满足训练和推理的需求。除了硬件协同，框架还需要考虑模型的落地和部署。模型不仅需要训练，还...