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中国古代推理模型

GPU云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,适用于机器学习、视觉处理等多种场景

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为促进大语言模型在计算机科学领域的科研、教学及创新应用,智谱 AI 与中国计算机学会(CCF)合作,推出 CCF 会员专属福利:* 所有 CCF 会员可免费获得 ChatGLM\_Pro 1 亿 tokens(约 1.8 亿汉字)推理资源。* 新注册 CCF 会员(截止至 10 月 31 日)额外赠送 ChatGLM\_Pro 1.5 亿 tokens 推理资源。上述资源可登录智谱 AI 开放平台(bigmodel.cn)并通过 API 获取。会员需使用授权账号登录成功后领取,领取后一个月内使用有效。...

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...

GPU推理服务性能优化之路

# 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,使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右,大量节约了线上GPU推理服务的成本。针对上面的两项关键技术,我们还自研了相关框架与工具进行沉淀。包...

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混合专家语言的快速推理的大模型 |社区征文
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模型训练/推理资源说明
模型训练及模型推理(模型在线服务)均需要消耗计算资源。您在创建应用时,会根据您输入的业务指标分别估算出模型训练及模型推理所需的资源配额,这两部分配额不共享。 模型训练资源可以提交任意数量的训练任务,当模型训练配额不足时,训练任务将处于资源排队状态;当其他训练任务完成阶段性训练后,会主动释放资源,排队中的训练任务将申请到资源。注意:不追新的任务完成指定样本训练后,即释放资源并不再申请资源;批式追新的任务完成最新...

中国古代推理模型-相关内容

【发布】ChatGLM2-6B:性能大幅提升,8-32k上下文,推理提速42%

**为了更进一步促进大模型开源社区的发展,我们再次升级 ChatGLM-6B,发布 ChatGLM2-6B 。****在主要评估LLM模型中文能力的 C-Eval 榜单中,**截至6月25日** ChatGLM2 模型以 71.1 的分数位居 Rank 0 ,ChatGLM2-6... **更高效的推理:**基于 Multi-Query Attention 技术,ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用:在官方的模型实现下,推理速度相比初代提升了 42%,INT4 量化下,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。...

创建自定义模型

本文介绍了如何通过边缘智能控制台创建自定义推理模型。 概述除了使用边缘智能提供的官方模型,您也可以创建自定义模型。边缘智能允许创建以下几类自定义模型: 单模型:基于特定推理框架的算法模型。支持的推理框架包括:TensorRT、ONNX、TensorFlow、OpenVINO、Pytorch、ByteNN、PaddlePaddle。更多信息,请参见支持的框架。 模型组合:将多个单模型组装在一起,实现更加复杂的功能。模模型组合是指将一个或多个模型以管道的形式组合在...

搭建Llama-2-7b-hf模型进行推理

本文主要介绍在云服务器实例中部署meta-llama/Llama-2-7b-hf模型并使用CPU进行推理,以及通过Intel xFasterTransformer实现推理过程加速的方案。 背景信息Llama-2-7b-hf模型Llama 2是Meta公司开源的一个预训练和微调的生成文本模型集合,规模从70亿 ~ 700亿参数不等。本实践使用该模型集合中的7b(70亿)参数规模,且转换为HF格式的模型。更多详情,可查看meta-llama/Llama-2-7b-hf。 xFasterTransformerIntel xFasterTransformer 是In...

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基于 Ray 的大规模离线推理

[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/b48f528a131746e389f07894f6ed8d3d~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494039&x-signature=fh8Em0bkYUBwda9GAllrQ3vdQZo%3D)大模型离线推理,是指在具有数十亿或数千亿参数的大规模模型上进行分布式推理的过程。相较于常规模型推理,在模型切分、数据处理和数据流、提升 GPU 利用率方面面临了很大挑战。本次分享...

【发布】AgentBench:基础模型 Agent 评测,我们暂时有点差

哪些模型更适合作为 agent,其表现又如何?据我们观察,至今还没有一个合适的评测能够去衡量。因此,我们提出了 **AgentBench**。这是一个多维演进基准测试,包括 8 个不同环境,可以用来评估 LLMs 在多回合开放式生成环境中的推理和决策能力。经过对 25 个语言模型的测试,我们发现:顶级商业语言模型在复杂环境中表现出色,与开源模型存在显著差距。而另一方面,v0.2 版本的 ChatGLM2 在几个闭源模型的对比中,评测分数...

官方模型概览

本文介绍了边缘智能提供的官方推理模型。您可以将官方模型部署到您的一体机进行使用。 模型名称 框架 类型 描述 口罩检测-01-PPLCNet-ONNX ONNX 图像分类 一种使用 PP-LCNet 算法进行训练的佩戴口罩行为检测模型,用于检测并识别图片或视频中有配套口罩行为的个体。 抽烟检测-01-PPYOLOE-ONNX ONNX 物体检测 一种使用 PP-YOLOE 算法进行训练的抽烟行为检测模型,用于检测并识别图片或视频中有抽烟行为的个体。 人脸检测...

基于 Ray 的大规模离线推理

点击上方👆蓝字关注我们! ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/337fd62352874ebeb3b6e23ff938ddc8~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494044&x-signature=ukKzQ9cEVAYQDtLFMfVjVS%2FUpGk%3D)> > 大模型离线推理,是指在具有数十亿或数千亿参数的大规模模型上进行分布式推理的过程。相较于常规模型推理,在模型切分、数据处理和数据流、...

集简云本周新增/更新:新增3大功能,更新5个功能、新增2个应用,更新1款应用

语聚人工服务对话助手新增模型选择和支持搜索引擎 **更新功能**更新功能:ChatGLM新增ChatGLM-Turbo更新功能:Claude新增Claude v2.1更新功能:通义千问新... 推理决策、学习记忆、感知计算、多模态理解和人机交互等能力的提升,使得讯飞星火认知大模型V3.0在处理复杂任务时,能够更加准确、高效地完成任务。 8 ...

集简云本周新增/更新:新增3大功能,1个应用,更新9款应用,新增20个动作

有着强大的推理性能。**Gemini是谷歌目前规模最大、能力最强的大模型,而Gemini Pro是 Gemini 模型的通用版本,是最均衡、适用于最多场景的模型,具有 160B 参数。它基于文本的功能比其 6 月份发布的上一代人工智能模型 PaLM 2 的输入成本低 4 倍,输出成本低 2 倍。 2**Genimi Pro Vision**![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteim...

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