1. 阿里云账号准备, 如果没有阿里云账号,首先需要在阿里云注册一个账号,并充值100元。充值可以在右上角账号中心进行操作。 2. 充值好之后,我们就可以去购买GPU服务器了。找到GPU云服务器产品,点击购买,进入到选配页面,在如下页面,选择按量付费,然后选择图中所示的型号即可。如果对推理性能有要求,可以选择更高的配置。
1. 阿里云账号准备, 如果没有阿里云账号,首先需要在阿里云注册一个账号,并充值100元。充值可以在右上角账号中心进行操作。 2. 充值好之后,我们就可以去购买GPU服务器了。找到GPU云服务器产品,点击购买,进入到选配页面,在如下页面,选择按量付费,然后选择图中所示的型号即可。如果对推理性能有要求,可以选择更高的配置。
GPU部署 1云托管控制台,选择服务管理>服务列表。 2在服务列表页面,单击新建服务,在服务名称栏输入服务名称,选择计算架构为GPU计算,选择服务类型为有状态,单击确定。 3在部署发布页面,发布方式选择镜像发布,镜像类型选择公共镜像,选择镜像为dbgpt-cpu:v0.4.1-cloud-1。
DB-GPT可以通过代理模式部署在硬件较低的服务器上,也可以在GPU下进行私有化本地模型的部署。 如果您的硬件配置较低,可以使用第三方大模型API服务,如OpenAI、Azure、通义、文心等进行安装。 代理模型 我是用笔记本安装的,不能部署本地LLM,所以实用了代理模式,大模型选择的是文心一言。 文心 下载Embedding 模型 cd ...
创建阿里云GPU实例 1. 阿里云账号准备, 如果没有阿里云账号,首先需要在阿里云注册一个账号,并充值100元。充值可以在右上角账号中心进行操作。 2. 充值好之后,我们就可以去购买GPU服务器了。找到GPU云服务器产品,点击购买,进入到选配页面,在如下页面,选择按量付费,然后选择图中所示的型号即可。如果对推理性能有要求,...
例如,微调 LLaMA 的 65B 模型需要超过 780G 的显存,在 BLOOM-176B 上进行推理,需要 8 个 80GB 的 A100 gpu(每个约 1.5 万美元)。这远远超出了普通用户和研究者的可用资源。虽然最近出现的一些量化方法可以减少 LLM 的内存占用量,但是这些技术仅适用于推理,并不适合在训练过程中使用。因此,如何在保持或提高...
其次,我们采用了GPU加速和分布式推理技术,进一步提升了推理速度。最后,我们通过微服务架构将模型服务化,保证了服务的稳定性和可扩展性。 通过这些实践经验,我们深刻体会到了模型优化、推理加速和服务化部署在生产级大模型部署中的重要性。只有将这些方面都考虑周全,才能实现大模型在生产环境中的高效应用。 五、总结与...
推理加速是提升模型服务能力的关键。为了加快推理速度,我们可以利用GPU、TPU等专用硬件进行加速,或者采用分布式推理来分摊计算压力。此外,还可以通过模型并行、流水线并行等技术进一步提高推理效率。这些加速方法的选择需要根据实际业务场景和硬件资源来权衡。 三、服务化部署 ...
GPU:A100 jupyter lab torch 1.13.1+cu117 torch 0.13.1+cu117 torchvision 0.14.1+cu117 CUDA:11.7 Jupyter Lab 安装JupyterLab 代码语言:bash 复制 pipinstalljupyterlab 配置JupyterLab 创建一个配置文件: 代码语言:txt 复制 jupyter lab --generate-config ...
Run on an RTX 4090 GPU The origin mov not sped up! 演示观看地址:https://www.youtube.com/watch?v=1PWI6F89LPo 1、运行演示 2. SQL 生成示例 首先选择对应的数据库,然后模型即可根据对应的数据库 Schema 信息生成 SQL。 The Generated SQL is runable. ...