9854 0 01:04 App NPU加速本地运行DeepSeek-R1 4.5万 31 06:00 App intel核显部署deepseek 32b 70b 14b实测,纯核显推理cpu下班 688 0 10:24 App 通过Xe核显本地部署大模型-ollama-轻薄本也能运行DeepSeek及其他模型使用GPU! 938 0 08:00 App A770 自动化运行ollama,deepseek(已部署后) 6556 0 ...
IntelIPEX-LLM加速器 根据官网介绍,Intel ipex-llm 是针对 Intel 旗下的CPU, GPU 和NPU 配套的开源大语言模型加速后端,支持超多框架和超多常见模型。具体如下 ipex-llm是一个将大语言模型高效地运行于 IntelGPU(如搭载集成显卡的个人电脑,Arc 独立显卡、Flex 及 Max 数据中心 GPU 等)、NPU和 CPU 上的大模型...
ipex-llm是一个将大语言模型高效地运行于 IntelGPU(如搭载集成显卡的个人电脑,Arc 独立显卡、Flex 及 Max 数据中心 GPU 等)、NPU和 CPU 上的大模型 XPU 加速库[^1]。 [!NOTE] ipex-llm可以与llama.cpp,Ollama,HuggingFace transformers,LangChain,LlamaIndex,vLLM,Text-Generation-WebUI,DeepSpeed-AutoTP,Fas...
set BIGDL_USE_NPU=1 :: [optional] for running models on MTL set IPEX_LLM_NPU_MTL=1 ``` ## 3. Run Models 5 changes: 5 additions & 0 deletions 5 python/llm/src/ipex_llm/transformers/npu_models/convert_mp.py Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -32,6 +...
【[7.2k星]Intel IPEX-LLM:加速本地大语言模型(LLM)推理和微调的神器,让Intel GPU和NPU也能轻松跑LLM!亮点:1. 支持70+种模型,涵盖LLaMA、Mistral、ChatGLM等;2. 提供低比特(FP8/FP6/INT4)加速,性能飞跃;3. 无缝对接HuggingFace、LangChain等热门框架】 ...
Intel GPU/NPU 用户本地部署大模型的福音——ipex-llm!现已有intel官方免安装ollama 附deepseek r1 14b测试对比 5296 0 02:15 App 轻薄本上运行deepseek-ri 14b和32b有多爽?尤其是GPU模式 1940 13 03:09 App Intel核显不能跑模型?——调用Intel GPU参与本地AI模型运算的方法 1.2万 0 01:04 App NPU...
Accelerate local LLM inference and finetuning (LLaMA, Mistral, ChatGLM, Qwen, DeepSeek, Mixtral, Gemma, Phi, MiniCPM, Qwen-VL, MiniCPM-V, etc.) on Intel XPU (e.g., local PC with iGPU and NPU, discrete GPU such as Arc, Flex and Max); seamlessly integrate
9. 可在Intel XPU(如本地PC的iGPU和NPU,离散GPU如Arc、Flex和Max)上运行 IPEX-LLM的功能: 1. 在 Xeon + Arc GPU 系统上运行 DeepSeek-R1-671B-Q4_K_M 模型 2. 使用便携式部署方案快速部署模型 3. 通过优化配置提升模型推理性能 4. 参考多语言文档进行快速上手和问题排查 ...
"`ipex-llm` 是一款先进的 PyTorch 库,旨在加速在 Intel CPU 和 GPU 上运行大型语言模型(LLMs)的推理和微调。该库与各种工具和模型(包括 llama.cpp、HuggingFace transformers 和 ModelScope 等)无缝集成,支持超过 50 个经过优化的模型,如 LLaMA、Mistral 和 ChatGLM,使其成为开发人员和研究人员处理LLMs的多功能...
Accelerate local LLM inference and finetuning (LLaMA, Mistral, ChatGLM, Qwen, Mixtral, Gemma, Phi, MiniCPM, Qwen-VL, MiniCPM-V, etc.) on Intel XPU (e.g., local PC with iGPU and NPU, discrete GPU such as Arc, Flex and Max); seamlessly integrate with llama