Serverless + LLM 的加号,有点难做 模型格式 Live migration startup-time-optimized model scheduling 小结 OSDI 2024 是我们的开始 网络层面 应用层面 存储层面 资源利用层面 结语 我们用的 AI 在哪里? 在开篇之前,我想先抛出一个小问题:作为各种类 GPT 业务的用户,你关心过他们在哪里运行吗? 作为用户来说,这...
APIG作为应用的入口,维护管理所有AI Agent、MCP Server和LLM的路由规则,确保每个请求都能快速、准确地找到处理路径,同时支持流式响应,为用户带来更流畅的交互体验。 Agent托管:开发者可通过多种方式自建Agent,CAE为Agent提供了理想的Serverless应用环境,根据负载自动实现资源的动态分配,确保Agent始终处于最佳运行状态。
视频API大模型 通过精准的语义理解,生成高质量视频内容,满足多场景业务需求,提升创作效率与业务表现 推荐产品文生视频热门图生视频 查看详情免费试用 PPInfer 为 LLM 推理提供卓越的性能 PPInfer 是派欧算力云基于 vLLM 进行二次开发和深度优化的推理引擎。在常规的推理加速技术之上,自研全链路 FP8 量化、KV Cache ...
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Vertex AI 是一个谷歌云托管的机器学习平台,利用该服务可以训练和部署机器学习模型,以及基础模型(foundation Model)和自定义大型语言模型 (LLM)构建 生成式AI 应用。Vertex AI 集成了多种机器学习工具和服务,赋能开发者整个机器学习生命周期,让开发人员和数据科学家能够专注于应用程序的开发。
对于一个复杂的方案来说,单一的工具函数无法满足,而通过工作流构建的工作泳道则更加符合实际生产的需求,以视频合成为例子,用户输入一个简单的主题,经过 LLM 模型生成内容,然后该内容经过并行的声音合成、字幕提取,背景图生成,标题提取,最终经过视频模版进行合成,这些工序如果通过代码编写将十分的耗时。此时使用工作流,...
从传统 LLM 到 MCP 的进化之路,本质上是一场关于数据交互安全的范式革命。 在传统的 AI 应用中,语言模型在处理用户数据时,开发者往往面临非此即彼的困境:要么像传统聊天场景那样将数据全量上传至云端(但面临隐私泄露风险和数据规模限制),要么赋予模型 Open Interpreter 式的本地管理员权限(可能因恶意代码执行导致系...
大模型API服务:派欧算力云提供无缝接入的大模型API服务,用户可以轻松调用大模型进行快速开发和部署。例如,其推理引擎采用稀疏化压缩算法和Hydra Sampling技术,使LLM大语言模型的推理性能提升十倍,同时降低了90%的综合成本。 Serverless:派欧算力云的Serverless服务无需管理GPU基础设施,自动弹性扩缩容,简化了开发和运维流程。
用户请求:用户向AI应用发起请求时,请求流量首先进入流量+ AI网关(APIG)。APIG作为应用的入口,维护管理所有AI Agent、MCP Server和LLM的路由规则,确保每个请求都能快速、准确地找到处理路径,同时支持流式响应,为用户带来更流畅的交互体验。 Agent托管:开发者可通过多种方式自建Agent,CAE为Agent提供了理想的Serverless应...