推理题模型
社区干货
混合专家语言的快速推理的大模型 |社区征文
这使得最先进的 MoE 语言模型在没有高端 GPU 的情况下难以运行。在这项工作中,我们研究了在加速器内存有限的消费类硬件上运行大型 MoE 语言模型的问题。我们建立在参数卸载算法和提出一种新颖的策略,通过利用 Innate 来加速卸载使用此策略,我们可以在桌面硬件和免费层 Google Colab 实例上运行混合量化的 Mixtral-8x7B。尽管 LLM 参数是公开可用的,但由于它们规模。最先进的开放访问语言模型需要多个高端 GPU 1 即使基本推理工...
基于 Ray 的大规模离线推理
大模型离线推理的关键挑战 — GPU Memory Wall第一个挑战是内存的挑战,机器学习的模型越来越大,尤其是继 Transformers 类的模型后,模型大小迅猛增长。从上图中可以看到,过去几年机器学习领域的模型参数增长非常迅猛,而相比于模型参数的增长,GPU 算力的提升相对较慢,两者之间就形成了越来越大的 Gap。这就带来一个问题,在进行推理或者训练时,GPU 内存可能放不下,需要对模型进行切分。
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使用精调后的模型进行在线推理
点击左侧导航栏中的「模型服务」,点击「创建服务」在弹出的表单中,填写相应信息,信息填写完毕后,点击「新建」,即可完成在线服务的创建。新建在线服务表中每个字段详细说明: 参数名称 参数说明 服务名称 填写在线服务的名称。 必填 。支持1~200位可见字符,且只包含大小写字母、中文、数字、中划线、下划线。 推理服务 必填 。若通过「方式一」创建在线服务,该字段由平台自动带出,用户只需查看一下信息,核实一下是否就是自己想...
基于 Ray 的大规模离线推理
大模型离线推理的关键挑战 — GPU Memory Wall第一个挑战是内存的挑战,机器学习的模型越来越大,尤其是继 Transformers 类的模型后,模型大小迅猛增长。从上图中可以看到,过去几年机器学习领域的模型参数增长非常迅猛,而相比于模型参数的增长,GPU 算力的提升相对较慢,两者之间就形成了越来越大的 Gap。这就带来一个问题,在进行推理或者训练时,GPU 内存可能放不下,需要对模型进行切分。