为了解决这个问题，Hugging Face 发布了 text-generation-inference (TGI)，这是一个开源的大语言模型部署解决方案，它使用了 Rust、Python 和 gRPC。TGI 被整合到了 Hugging Face 的推理解决方案中，包括 Inference Endpoints 和 Inference API，所以你能通过简单几次点击创建优化过的服务接入点，或是向 Hugging Face...
Text Generation Inference 文本生成推理 (TGI) 是一个用于部署和服务大型语言模型 (LLM) 的工具包。TGI 为最流行的开源 LLM 提供高性能文本生成,包括 Llama、Falcon、StarCoder、BLOOM、GPT-NeoX 和 T5。 model=tiiuae/falcon-7b-instructvolume=$PWD/data # share a volume with the Docker container to avoid...
然后使用 Text Generation Inference (TGI)来测试和部署模型,TGI通过张量并行和连续批处理实现高性能文本生成。 %%bash num_gpus=1 model_id=llama-3-1-8b-math-orca-spectrum-10k-ep1 docker run --name tgi --gpus ${num_gpus} -d -ti -p 8080:80 --shm-size=2GB \ -e HF_TOKEN=$(cat ~/.cach...
方式1:使用pipeline高层次 API from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="defog/sqlcoder-70b-alpha") 1. 2. 3. 优点: 简化:pipeline提供了一个高级接口,将模型加载、tokenizer 配置、输入处理和输出格式化等操作集成在一起。对于常见任务,如文本生成、情感分析、翻译等,pipelin...
Hugging Face 的生态中面向大语言模型的服务 文本生成推理 使用这些大模型为多用户提供并发服务时,想要降低响应时间和延迟是一个巨大的挑战。为了解决这个问题,Hugging Face 发布了text-generation-inference(TGI),这是一个开源的大语言模型部署解决方案,它使用了 Rust、Python 和 gRPC。TGI 被整合到了 Hugging Face ...
docker run --gpus all --shm-size 1g -p 3000:80 -v /data:/data ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:1.3.0 \ --model-id mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 \ --num-shard 2 \ --max-batch-total-tokens 1024000 \ --max-total-tokens 32000 用 🤗 TRL 微调 训练 LLM ...
Hugging Face 的生态中面向大语言模型的服务 文本生成推理 使用这些大模型为多用户提供并发服务时,想要降低响应时间和延迟是一个巨大的挑战。为了解决这个问题,Hugging Face 发布了 text-generation-inference (TGI),这是一个开源的大语言模型部署解决方案,它使用了 Rust、Python 和 gRPC。TGI 被整合到了 Hugging Face...
社区联合国内 AI 领域合作伙伴与高校机构, 致力于通过开放的社区合作,构建深度学习相关的模型开源社区,并开放相关模型创新技术,推动基于“模型即服务”(Model-as-a-Service)理念的模型应用生态的繁荣发展。 Hugging Face 是行业风向标 开发者仓库 Hub 机器学习模型 Hub...
docker run --gpus all --shm-size 1g -p 3000:80 -v /data:/data ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:1.3.0 \ --model-id mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 \ --num-shard 2 \ --max-batch-total-tokens 1024000 \
Hugging Face提供了大量的预训练模型可供选择,可以根据具体需求进行选择。例如,如果我们想要生成中文文章,可以选择"hfl/chinese-bert-wwm"模型: ``` model_name = "hfl/chinese-bert-wwm" ``` 然后,我们可以利用pipeline函数来创建一个生成器对象: ``` generator = pipeline("text-generation", model=model_...