在服务器端,LLM Deploy支持CPU、单GPU和多GPU等多种部署方式。通过高效的推理引擎和量化技术,LLM Deploy能够轻松应对高并发、低延迟的推理需求。 2. 移动端/边缘端部署 对于移动端和边缘端设备,LLM Deploy同样提供了轻量化的部署方案。通过模型压缩和量化等技术手段,LLM Deploy能够将LLM模型部署到资源受限的设备上,...
LLM-Deploy 本教程主要侧重于模型/LLM推理和部署理论与实践,旨在成为你掌握LLM推理与部署艺术的伙伴,无论你是初涉此领域的新人,还是寻求深化专业技能的资深人士,都能在此找到通往成功部署大型语言模型的关键路径。 立项理由 弥补推理和部署方面的缺乏。为更多对本领域感兴趣的同学或行业内外从业人员提供一个不错的入门...
结构化剪枝 根据预定义规则移除链接或分层结构,同时保持整体网络结构。这种方法一次性地针对整租权重,优势在于降低模型复杂性和内存使用,同时保持整体的LLM结构完整。 知识蒸馏 一种经典的模型压缩方法,核心思想是通过引导轻量化的学生模型“模仿”性能更好,结构更复杂的教师模型,在不改变学生模型结构的情况下提高其性能。
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LMDeploy量化部署LLM&VLM 实践笔记 大模型部署是什么 当我们训练好模型后,需要将算法成果进行落地,模型部署就是把已经训练好的模型放在特定的环境中进行运行的过程。 大模型部署遇到的难题 (一)计算量巨大 大模型的参数高达7b,20b等,前向推理需要大量计算
大部分内容参考官方教程,这里只速通作业 基础作业 配置 LMDeploy 运行环境 以命令行方式与 InternLM2-Chat-1.8B 模型对话 设置KV Cache最大占用比例为0.4,开启W4A16量化,以命令行方式与模型对话。 以API Server…
TensorRT-LLM是NV发布的一个推理引擎。llm被编译成TensorRT后与triton服务器一起部署并支持多GPU-多节点推理和FP8。 我们将比较HF模型、tensorrt模型和TensorRT-INT8模型(量化)的执行时间、ROUGE分数、延迟和吞吐量。 我这里在Linux上安装Nvidia-container-toolkit,初始化Git LFS(用于下载HF Models),并下载所需的软件包...
随着大语言模型(LLM)的快速发展,其部署和应用成为AI领域的重要课题。然而,大模型的高计算量和内存开销成为部署过程中的巨大挑战。LMDeploy作为一款集成了压缩、部署和服务LLM的工具包,以其高效的量化部署能力,为解决这些问题提供了有效方案。本文将详细介绍LMDeploy在LLM量化部署中的实践,帮助读者理解并应用这一技术。
本文深入探讨了当前市场上四大主流LLM推理引擎——TensorRT、vLLM、LMDeploy和MLC-LLM,分析了它们各自的痛点、优势,并结合实际案例进行说明,旨在帮助开发者根据项目需求选出最合适的推理引擎。
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