2022 年,许多个人和企业尝试将大语言模型(LLM)落地,但大部分人无法准确评估这些技术的效果和成本。在爱丁堡,我们建立了一个研究小组,专注于 Serverless 与 LLM 的结合,目标是构建一个低成本、易于部署的定制化 LLM 解决方案。随着研究深入,我们发现 LLM 和 Serverless 是绝佳的搭档。传统计算往往需要复杂的 FaaS 函数...
推理 + Serverless + 混合搜索，向量数据库发展的新标杆 大型语言模型（LLM）将向量数据库从晦涩难懂的搜索技术，转变为AI成功的必备产品。在ChatGPT之前，只有少数“原生”的向量数据库，如Pinecone、Milvus、Zilliz等。由于大模型中检索增强生成（RAG）依赖于检索最相关的数据，因此向量索引成为数据库技术的核心焦点。...
ServerlessLLM架构图 随着大型语言模型(LLMs)在编程助手、搜索引擎和对话机器人等在线应用中的广泛应用,对这些模型的服务需求急剧增加。然而,对GPU资源的巨大消耗使得部署面临挑战。为了支持用户对GPU的按需使用,云服务提供商转向Serverless LLM Inference模式,例如亚马逊SageMaker等平台。尽管这种模式在成本方面具有优势,但它...
serverlessllm.github.ioserverlessllm.github.ioPublic JavaScript2 Python21 vllmvllmPublic Forked fromvllm-project/vllm A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs Python1 ServerlessLLMStatServerlessLLMStatPublic
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在向量嵌入数量上,早期一些简单的应用场景下可能只需要处理数千个向量嵌入。在LLM部署中,可以使用向量数据库来存储LLM训练产生的向量嵌入。通过存储代表LLM广泛训练的潜在数十亿个向量嵌入,向量数据库执行最重要的相似性搜索,找到用户的提示(他或她提出的问题)和特定向量嵌入之间的最佳匹配。
在向量嵌入数量上,早期一些简单的应用场景下可能只需要处理数千个向量嵌入。在LLM部署中,可以使用向量数据库来存储LLM训练产生的向量嵌入。通过存储代表LLM广泛训练的潜在数十亿个向量嵌入,向量数据库执行最重要的相似性搜索,找到用户的提示(他或她提出的问题)和特定向量嵌入之间的最佳匹配。
This paper presents ServerlessLLM, a distributed system designed to support low-latency serverless inference for Large Language Models (LLMs). By harnessing the substantial near-GPU storage and memory capacities of inference servers, ServerlessLLM achieves effective local checkpoint storage, minimizing the...
【ServerlessLLM:高效、经济、易用的多语言模型服务库,专为资源受限环境设计,实现高效的GPU多路复用】'ServerlessLLM - Fast, Easy, and Cost-Efficient Multi-LLM Serving' GitHub: github.com/ServerlessLLM/ServerlessLLM #多语言模型服务# #GPU多路复用# #模型即服务# û收藏 21 2 ...
CAP 是首款将 DevOps 和 LLMOps 开发范式结合，以云上应用开发视角，面向“Serverless & AI”领域的一站式开发、构建、部署平台。CAP 以开发者最熟悉的 DevOps 开发范式为核心，辅以函数计算 FC GPU 提供的 Serverless LLMOps 极简体验，以业务视角“自上而下”探索应用和模型的协作，帮助开发者专注业务创新，让...