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 的推理 API...
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...
generator = pipeline(task="text-generation") generator("Three Rings for the Elven-kings under the sky, Seven for the Dwarf-lords in their halls of stone") 生成的文本: [{'generated_text': 'Three Rings for the Elven-kings under the sky, Seven for the Dwarf-lords in their halls of stone...
Text Generation Inference (TGI) 是 Hugging Face 开发的生产级推理容器，可用于轻松部署大语言模型。它支持流式组批、流式输出、基于张量并行的多 GPU 快速推理，并支持生产级的日志记录和跟踪等功能。你可以在自己的基础设施上部署并尝试 TGI，也可以直接使用 Hugging Face 的 推理终端。如果要用推理终端部署 Llam...
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...
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 ...
在Hugging Face 上,这两种加载模型的方式有一些关键区别,并会影响后续的使用。 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...
Text Generation Inference (TGI)是 Hugging Face 开发的生产级推理容器,可用于轻松部署大语言模型。它支持流式组批、流式输出、基于张量并行的多 GPU 快速推理,并支持生产级的日志记录和跟踪等功能。 你可以在自己的基础设施上部署并尝试 TGI,也可以直接使用 Hugging Face 的推理终端。如果要用推理终端部署 Llama ...
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 ...
Text Generation Inference (TGI)是 Hugging Face 开发的生产级推理容器,可用于轻松部署大语言模型。它支持流式组批、流式输出、基于张量并行的多 GPU 快速推理,并支持生产级的日志记录和跟踪等功能。 你可以在自己的基础设施上部署并尝试 TGI,也可以直接使用 Hugging Face 的推理终端。如果要用推理终端部署 Llama ...