该框架通过硬件特性深度挖掘和算法-架构协同设计,在动态序列场景下实现了相比传统Attention实现2-3倍的性能提升,是LLM推理部署的重要加速方案。其设计理念对新一代Attention算法开发具有重要参考价值。 FlashMLA加入QuantML-Qlib 首先从github下载官方代码: git clone https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA.git 安装F...
Returns: logits: shape (b, l, vocab_size) Official Implementation: class MambaLMHeadModel, https://github.com/state-spaces/mamba/blob/main/mamba_ssm/models/mixer_seq_simple.py#L173 """ # x = self.embedding(input_ids) # x = torch.permute(x, (0,2,1)) for layer in self.layers: ...
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gpt-4o采用OPENAI的API接口,需要自行准备。 kimi 采用free-kimi-api项目(https://github.com/LLM-Red-Team/kimi-free-api),通过以下命令安装(首先确保电脑安装docker): docker run -it -d --init --name kimi-free-api -p 8000:8000 -e TZ=Asia/Shanghai vinlic/kimi-free-api:latest 在kimi的网页端获...
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