https://tvm.hyper.ai/docs/how_to/deploy/deploy_models/hugging_face 作者:Josh Fromm 本教程演示如何采用剪枝后的模型(本例中模型是 来自 Hugging Face 的 PruneBert),并使用 TVM 来利用模型稀疏支持来加速。 尽管本教程的主要目的是在已经修剪过的模型上实现加速,但评估修剪后模型的速度也十分必要。为此,我们...
While exploring models on the Hugging Face hub, you can also deploy a model to AzureML directly from its model page on the Hugging Face Hub by clicking “Deploy” and picking “AzureML” from the menu. Watch Jeff Boudier, Product Director at Hugging Face, introduce ...
使用Hugging Face 的 inference API,意味着我们可以把模型托管在 Hugging Face 的服务器上,这样我们就能避开 model serving 相关的大部分问题。 尤其是使用 Hugging Face 的 Model Hub 里的模型时,Inference API 是极其方便的。 接下来我们点击 Deploy 按钮,然后点击 Accelerated Inference。如下图 之后我们会看到下面...
根据量化参数,量化模型权重 lmdeploy lite auto_awq \ --model $HF_MODEL \ # 与步骤 1 一致 --w_bits 4 \ # 权重量化的 bit 数 --w_group_size 128 \ # 权重量化分组统计尺寸 --work_dir $WORK_DIR \ # 步骤 1 保存量化参数的目录 另外,InternLM 以及LMDeploy 在Hugging Face 上面上传了一些...
接下来我们配置 Action。首先是确认 Hugging Face 中模型的连接信息，你需要前往 Hugging Face Hub 页面，按需选择模型:https://hf.co/models 本文我们以 luhua/chinese_pretrain_mrc_roberta_wwm_ext_large 模型为例，进入模型的详情页，点击右上方 Deploy，并选择 Inference API:https://hf.co/luhua/chinese_pre...
接下来我们配置 Action。首先是确认 Hugging Face 中模型的连接信息,你需要前往 Hugging Face Hub 页面,按需选择模型: https://hf.co/models 本文我们以luhua/chinese_pretrain_mrc_roberta_wwm_ext_large模型为例,进入模型的详情页,点击右上方 Deploy,并选择 Inference API: ...
提供了多种扩散模型组件，如UNet1DModel、UNet2DModel、UNet2DConditionModel、VQModel、AutoencoderKL等。🚀支持FastDeploy高性能部署 提供基于FastDeploy的🔥高性能 Stable Diffusion Pipeline，单卡 80G A100 环境下，512*512图像生成速度68.2 iters/s，仅需 0.76s 即可出图。03 时间表 04 奖品 我们将为所有...
第1 步:前往Llama 3 8B或7 亿条指令在 Hugging Face 上的模型页面,然后单击这些“Deploy”(部署)下拉菜单,然后从菜单中选择“NVIDIA NIM 端点”。 图2.Hugging Face 上的 Llama 3 模型页面屏幕截图 第2 步:系统将显示一个带有“Create a new Dedicated Endpoint”(使用 NVIDIA NIM 创建新...
s global network of GPUs. Developers can choose one of the popular open source models and then simply click “Deploy to Cloudflare Workers AI” to deploy a model instantly. There are 14 curated Hugging Face models now optimized for Cloudflare’s global serverless inferenc...
With Hugging Face on AWS, you can customize and deploy publicly available foundation models through Amazon SageMaker on GPUs, Trainium and Inferentia, in a matter of clicks.