在开始之前,我们可以先认识一下什么是 IPEX-LLM, IPEX-LLM是一个PyTorch库,用于在Intel CPU和GPU(例如,具有iGPU的本地PC,Arc、Flex和Max等独立GPU)上以非常低的延迟运行LLM.总而言之我们可以利用它加快大语言模型在 intel 生态设备上的运行速度;无需额外购买其他计算设备,我们可以高速率低消耗的方式在本地电脑上...
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 XPU 加速库1。 它...
3464 0 08:17 App ipex-llm解锁AI性能: Intel核显上轻松运行大模型 1542 11 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 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...
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...
图1:IPEX-LLM INT4 大语言模型推理延迟 图2:IPEX-LLM BF16 (with Self-Speculative Decoding) 大语言模型推理延迟 请参考配置和免责声明以获取配置信息。 2在第四代英特尔 ®至强 ®可扩展处理器上搭建和运行大语言模型推理 在第四代英特尔®至强®可扩展处理器上,可以使用 IPEX-LLM 非常轻松的构建大语...
Files main .github apps docker docs python/llm dev example portable-zip scripts src/ipex_llm test tpp .gitignore setup.py version.txt .gitignore .readthedocs.yml LICENSE README.md README.zh-CN.md SECURITY.md pyproject.tomlBreadcrumbs ipex-llm /python / llm/ Directory actions More options...
IPEX-LLM 是一个专为在 Intel Xeon 和 Arc GPU 系统上运行大型语言模型(如 DeepSeek-R1-671B-Q4_K_M)而设计的项目。它支持多种模型格式和量化技术,提供便携式部署方案,并优化... 标签:AI开发框架AI开源项目HuggingFace集成Intel IPEX-LLMLangchain集成大语言模型推理微调 ...
📚 操作文档中提到,IPEX-LLM支持12-14代Intel集成图形处理器(IGPU)和ARC独立显卡。然而,经过测试,11代的ARC核显也能顺利调用。在共享电脑内存的情况下,使用默认的INT4量化,Qwen7b的速度表现相当出色。此外,IPEX-LLM还支持GPTQ和AWQ量化,这对使用I卡(Intel显卡)的用户来说是一个重大利好。🖥...
ipex-llm 是一个将大语言模型高效地运行于 Intel CPU,GPU (如搭载集成显卡的个人电脑,Arc 独立显卡等) 和NPU 上的大模型 XPU 加速库1。 Note 它构建在 llama.cpp, transformers, bitsandbytes, vLLM, qlora, AutoGPTQ, AutoAWQ 等优秀工作之上。 它可以与 llama.cpp, Ollama, HuggingFace transformers,...
ipex-llm是一个PyTorch库,用于在英特尔CPU和GPU上以非常低的延迟运行LLM。它提供了一种简单而有效的方法,可以在本地PC上使用集成GPU或独立GPU(如Arc、Flex和Max)进行深度学习训练。ipex-llm通过优化模型结构和计算图,减少了模型推理所需的时间,从而提高了性能和效率。此外,它还支持多种神经网络架构,包括Transformer...