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显存容量至少16GB以上,如Tesla V100、A100。 TPU:谷歌的Tensor Processing Unit,可用于在Google Cloud上加速训练。 1.2.2 软件框架 PyTorch:动态计算图,灵活性高,广泛用于研究和开发。 TensorFlow 2.x:支持动态图(Eager Execution),在生产环境中应用广泛。 JAX:谷歌开发的高性能计算库,支持自动微分和加速器。 1.2.3...
RoBERTa(Robustly Optimized BERT Approach):改进训练方法,去除下一句预测任务,使用更多的数据和训练时间。 ALBERT(A Lite BERT):通过参数共享和因子化嵌入矩阵,显着减少模型规模,提升推理效率。 DistilBERT:通过知识蒸馏技术,缩小模型体积,同时保持接近的性能。 应用场景 信息检索、情感分析、句子相似度计算、问答系统等。
4.2 硬件加速 硬件加速是利用特定硬件(如GPU、TPU)的并行计算能力来加速模型推理。GPU具有强大的浮点运算能力和并行处理能力,是加速LLM推理的理想选择。此外,一些新型硬件(如TPU)也针对AI计算进行了优化,能够进一步提升推理速度。 五、分布式并行推理 分布式并行推理是将模型拆分为多个部分,在多个计算节点上并行计算,从而...
所谓模型部署就是将训练好的模型放在特定环境下运行的过程,不管是通过RAG (Retrieval Augmented Generation)检索和生成还是XTuner微调后的模型,都需要服务于实际的业务场景的,这就需要我们将模型部署到服务器、移动端或者边缘端,但这又引出了许多问题,例如服务器部署的GPU、TPU还是NPU,亦或是分布式还是集群部署,倘若部署...
专用芯片(ASIC):如Google的Edge TPU,提供高效的AI计算能力。 FPGA:灵活配置硬件,加速特定的计算任务。 5.2 数据安全与隐私 5.2.1 边缘计算的安全策略 本地存储与处理:敏感数据不上传云端,降低泄露风险。 安全启动(Secure Boot):确保设备运行的固件和软件未被篡改。
amd cuda inference pytorch transformer llama gpt rocm model-serving tpu hpu mlops xpu llm inferentia llmops llm-serving qwen deepseek trainium Updated Mar 29, 2025 Python ComposioHQ / composio Star 24.7k Code Issues Pull requests Discussions Composio equip's your AI agents & LLMs wit...
硬件加速:利用特定硬件(如GPU、TPU)的并行计算能力来加速模型推理。GPU具有强大的浮点运算能力和并行处理能力,是加速LLM推理的理想选择。 4. 分布式并行推理 分布式并行推理是将模型拆分为多个部分,在多个计算节点上并行计算,从而提高推理速度。分布式并行推理可以分为张量并行和流水线并行两种。 张量并行:将模型中的某些...
硬件加速:利用GPU、TPU等专门的硬件加速器来加速模型的计算。 并行处理:在多核CPU或多GPU环境下并行执行模型的不同部分,以加速推理过程。 应用与用途 这些技术的应用使得深度学习模型可以在不牺牲太多准确率的情况下,被部署到计算资源有限的环境中(如移动设备、边缘计算设备等),同时也能降低数据中心的运算成本。通过...
专用芯片(ASIC):如Google的Edge TPU,提供高效的AI计算能力。 FPGA:灵活配置硬件,加速特定的计算任务。 5.2 数据安全与隐私 5.2.1 边缘计算的安全策略 本地存储与处理:敏感数据不上传云端,降低泄露风险。 安全启动(Secure Boot):确保设备运行的固件和软件未被篡改。