2. vLLM 引擎 目标:高效推理大型语言模型。 特性: 混合精度支持:使用混合精度技术减少内存占用,提升计算速度。 张量并行:通过张量并行方法来优化模型的运行,使其能在多 GPU 环境中高效运作。 灵活性:适用于多种语言模型,可以与现有的 Transformers 库兼容使用。 3. Llama.cpp 引擎 背景:Llama.cpp 是 LLaMA 模型
四、Ollama 作为Llama.cpp和Llamafile的用户友好替代品,Ollama提供了一个可执行文件,可在您的机器上安装一个服务。安装完成后,只需简单地在终端中运行即可。其优点在于易于安装和使用,支持llama和vicuña模型,并且运行速度极快。然而,Ollama的模型库有限,需要用户自己管理模型。 五、vLLM 这是一个高吞吐量、内存...
Hugging Face 已认证机构号Transformers 库迎来史上最大转型 🚀 | 自 2019 年发布以来,Transformers 已支持超过 300 种模型架构,平均每周新增 3 个🔥 从 NLP 拓展至音频、视觉,如今成为 Python 世界中 LLM 和 VLM 的默认库。与此同时,我们也一直在努力确保新架构能尽早上线,例如在 Llama、Qwen、GLM ...
相比之下，Ollama采用了一些推理优化技术，在推理速度上相比Transformers有优势很正常。把常用的vLLM和SGL...
LLM 运行时 (LLM Runtime) 英特尔® Extension for Transformers 提供的 LLM Runtime 是一种轻量级但高效的 LLM 推理运行时,其灵感源于 GGML ,且与 llama.cpp 兼容,具有如下特性: 内核已针对英特尔® 至强® CPU 内置的多种 AI 加速技术(如 AMX、VNNI),以及 AVX512F 和 AVX2 指令集进行了优化 ; ...
01LLM 运行时 (LLM Runtime) 英特尔 Extension for Transformers 提供的 LLM Runtime 是一种轻量级但高效的 LLM 推理运行时,其灵感源于 GGML ,且与 llama.cpp 兼容,具有如下特性: 内核已针对英特尔 至强 CPU 内置的多种 AI 加速技术(如 AMX、VNNI),以及 AVX512F 和 AVX2 指令集进行了优化 ; ...
增强的速度:使用稀疏注意力,通过 llamafile 内核实现 1M 上下文生成 16.91 tokens/s 的速度。这种方法比 llama.cpp 的全注意力方法快 10 倍以上。 灵活的稀疏注意力框架:提供了一个灵活的块稀疏注意力框架,用于 CPU 卸载解码。与 SnapKV、Quest 和 InfLLm 兼容。更多信息请参见这里。
>>解码速度:KTransformers在不同配置下的解码速度分别为8.73(32核心)→ 11.26(双插座,2×32核心)→ 13.69(选择性使用6个专家,仅限V0.3版本) 与llama.cpp在2×32核心上的4.51 tokens/s相比,实现了高达3.03倍的速度提升。 >>开源计划:AMX优化和选择性专家激活功能将在V0.3版本开源。目前这些功能仅在预览版二进制...
DeepSeek-Coder-V1.57B稠密LLM DeepSeek-Coder33B稠密LLM GLM49B稠密LLM GLM3-32K6B稠密LLM GLM36B稠密LLM InternLM27B/20B稠密LLM Llama3.23B稠密LLM Llama3.2-Vision11BMM Llama3.18B/70B稠密LLM Llama38B/70B稠密LLM Llama27B/13B/70B稠密LLM Mixtral8x7B稀疏LLM ...
Flexible Sparse Attention Framework: Offers a flexible block sparse attention framework for CPU offloaded decoding. Compatible with SnapKV, Quest, and InfLLm. Further information is availablehere. ktransformers_vs_llama.cpp.mp4 Local 236B DeepSeek-Coder-V2:Running its Q4_K_M version using only ...