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## 前言: ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组(Knowledge Engineering Group (KEG) & Data Mining at Tsinghua University)发布的一个开源的对话机器人,由清华技术成果转化的公司智谱 AI 开源,具有 62 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。 ![pi
# 一、背景 随着CV算法在业务场景中使用越来越多,给我们带来了新的挑战,需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究Python GPU推理服务的工作原理,推理模型优化的方法。最终通过两项关键的技术: 1.Python的GPU与CPU进程分离,2.使用TensorRT对模型进行加速,使得线上大部分�
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## 1、国产化系统概述 本文中的问题出在国产化PC上,所以先来给大家详细介绍一下国产化系统相关的内容。提到国产化系统,一般主要涉及两大块,一块是国产化操作系统,一块是国产化CPU,这两大块均取得了较大的进展,并涌现了一批国产化厂商。 ### 1.1、国产化操作系统与国产化CPU 目前主流的��
# 1 KubeAI介绍 KubeAI是得物AI平台,是我们在容器化过程中,逐步收集和挖掘公司各业务域在AI模型研究和生产迭代过程中的需求,逐步建设而成的一个云原生AI平台。KubeAI以模型为主线提供了从模型开发,到模型训练,再到推理(模型)服务管理,以及模型版本持续迭代的整个生命周期内的解决方案。 在数
搭建训练环境时,可能需要使用容器镜像,本文介绍如何在高性能计算GPU实例(即HPC实例)搭建容器镜像。您也可以参考本文检查您现有的容器镜像是否符合要求。 前提条件本文HPC实例的镜像以 Ubuntu 20.04 64位(RDMA) 为例,您也可以任选其他RDMA镜像。 您已购买 高性能计算GPU型hpcpni2实例 且绑定了公网I
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## 背景 近些年由于疫情的原因,居家办公的情况也越来越普遍,然而软件的生态圈并没有发生太大变化。 在公司现场,大部分的业务工具都是基于Windows的,而有一部分小伙伴是忠实的“果粉”。除了工作外,其他时间用的都是苹果的产品,尤其近两年随着苹果的M1芯片的爆火,好多小伙伴都将自己的
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