DeepSeek-MoE 16B DeepSeek-VL 7B Mixtral 8x7B Gemma 2B-7B Dbrx 132B 可以从Modelscope,OpenXLab下载相应的HF模型,下载好HF模型,下面的步骤就和使用LMDeploy运行InternLM2一样啦~ 6.3 定量比较LMDeploy与Transformer库的推理速度差异 为了直观感受LMDeploy与Transformer库推理速度的差异,让我们来编写一个速度测试...
训练选取的奖励函数一共有两个,一个是 Deepseek-R1 中提到的格式奖励函数,用于评估模型输出格式的准确性;另一是自定义的准确性奖励函数,用于计算模型输出的计数是否与真值一致,目前两个奖励函数都已经定义在SWIFT框架中,通过—reward_funcs external_r1v_acc format参数指定。 选取Qwen2.5-VL-3B-Instruct 作为基础模...
lmdeploy 支持直接读取 Huggingface 模型权重,目前共支持三种类型: 在huggingface.co 上面通过 lmdeploy 量化的模型,如llama2-70b-4bit,internlm-chat-20b-4bit huggingface.co 上面其他 LM 模型,如 Qwen/Qwen-7B-Chat 示例如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 需要能访问 Huggingface 的...
InternLM-XComposer2 MLLM InternLMXComposer2ForCausalLM internlm-xcomposer2 InternLM-XComposer2.5 MLLM InternLMXComposer2ForCausalLM internlm-xcomposer2d5 Qwen-VL MLLM QWenLMHeadModel qwen DeepSeek-VL MLLM MultiModalityCausalLM deepseek-vl Phi-3-vision MLLM Phi3VForCausalLM phi-3 CogVLM-Chat...
LMDeploy(由 InternLM 团队开发的高效推理引擎)迎来 v0.7.3 版本,带来多项重磅升级!本次更新不仅新增了对 Qwen3、Qwen3MoE、DeepSeekV2、Llama4 等热门模型的支持,还在 Ascend NPU 上优化了 8bit 量化推理(W8A8),并大幅提升 MOE(混合专家)模型 的推理效率! 📢
社区活跃,支持主流模型(DeepSeek/Llama等) 劣势 原生交互界面简陋 GPU调用逻辑不透明(如参考中7B模型默认用CPU) 吞吐量低(对比 vLLM 差 24 倍)、多 GPU 扩展性弱、显存占用不可控、缺乏生产级监控工具 适用场景 开发者快速测试模型,需搭配WebUI使用
internlm2-20b 推理速度达 16+ RPS,约是 vLLM 的 1.8 倍 [2024/04] 支持 Qwen1.5-MOE 和 dbrx. [2024/03] 支持 DeepSeek-VL 的离线推理 pipeline 和推理服务 [2024/03] 支持视觉-语言模型(VLM)的离线推理 pipeline 和推理服务 [2024/02] 支持 Qwen 1.5、Gemma、Mistral、Mixtral、Deepseek-MOE 等...
Star2 main 227Branches53Tags Code This branch is505 commits behindInternLM/lmdeploy:main. README License 📘Documentation|🛠️Quick Start|🤔Reporting Issues English |简体中文 👋 join us on 2024 [2024/06] PyTorch engine support DeepSeek-V2 and several VLMs, such as CogVLM2, Mini-Inte...
默认情况下,LMDeploy 会根据算法 repo 提供的对话模版将表示图片的特殊 token 插入到 user prompt 中,但在一些模型中,图片 token 的位置并没有限制,如 deepseek-vl,或者用户需要自定义图片 token 插入的位置。这种情况下,用户需要手动将表示图片的 token 插入到 prompt 中。LMDeploy 使用 <IMAGE_TOKEN> 作为表示...
DeepSeek-MoE 16B DeepSeek-VL 7B Mixtral 8x7B Gemma 2B-7B Dbrx 132B 可以从Modelscope,OpenXLab下载相应的HF模型,下载好HF模型,下面的步骤就和使用LMDeploy运行InternLM2一样啦~ 6.3 定量比较LMDeploy与Transformer库的推理速度差异 为了直观感受LMDeploy与Transformer库推理速度的差异,让我们来编写一个速度测试...