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【
Ai大模型推理-未完善
】的更多相关文章
AI大模型学习了解
# 百度文心 上线时间:2019年3月 官方介绍:https://wenxin.baidu.com/ 发布地点: 参考资料: 2600亿!全球最大中文单体模型鹏城-百度·文心发布 # 华为盘古 上线时间:2021年 4月25日 发布地点:华为开发者大会(Cloud) 官方介绍:https://www.huaweicloud.com/product/modelarts/pangu.html 参考资料: 华为盘古大模型是什么?为什么很多人说其让很多的AI头部玩家崩溃了? 华为云盘古大模型通过中国信通…
华为高级研究员谢凌曦:下一代AI将走向何方?盘古大模型探路之旅
摘要:为了更深入理解千亿参数的盘古大模型,华为云社区采访到了华为云EI盘古团队高级研究员谢凌曦.谢博士以非常通俗的方式为我们娓娓道来了盘古大模型研发的"前世今生",以及它背后的艰难往事. 本文分享自华为云社区<华为高级研究员谢凌曦:下一代AI将走向何方?盘古大模型探路之旅>,原文作者: 华为云社区精选 . "每个人都生活在特定的时代,每个人在特定时代中的人生道路各不相同.在同一个时代,有人慨叹生不逢时,有人只愿安分--"这是2021年北京高考命题作文&q…
优化故事: BLOOM 模型推理
经过"九九八十一难",大模型终于炼成.下一步就是架设服务,准备开门营业了.真这么简单?恐怕未必!行百里者半九十,推理优化又是新的雄关漫道.如何进行延迟优化?如何进行成本优化 (别忘了 OpenAI 8K 上下文的 GPT-4 模型,提示每 1000 词元只需 0.03 美金,补全每 1000 词元只需 0.06 美金)?如何在延迟和吞吐量之间折衷?如何处理大模型特有的分布式推理后端和网络服务前端的协作问题--要不动手之前还是先看看 BLOOM 推理服务踩过的坑吧! 本文介绍了我们在实现…
保姆级教程:用GPU云主机搭建AI大语言模型并用Flask封装成API,实现用户与模型对话
导读 在当今的人工智能时代,大型AI模型已成为获得人工智能应用程序的关键.但是,这些巨大的模型需要庞大的计算资源和存储空间,因此搭建这些模型并对它们进行交互需要强大的计算能力,这通常需要使用云计算服务.从云产品性能上来看,GPU云主机是最适合的工具之一,对于业务方或者个人开发者来讲,使用GPU云主机搭建AI大语言模型有以下优势: •高性能计算:GPU云主机提供了高性能GPU处理器,加速模型的训练和推理: •高性价比:灵活资源管理.可扩展性.弹性伸缩等云计算优势,根据业务或个人训练的需要,快速调整…
zz独家专访AI大神贾扬清:我为什么选择加入阿里巴巴?
独家专访AI大神贾扬清:我为什么选择加入阿里巴巴? Natalie.Cai 拥有的都是侥幸,失去的都是人生 关注她 5 人赞同了该文章 本文由 「AI前线」原创,原文链接:独家专访AI大神贾扬清:我为什么选择加入阿里巴巴? 作者 | 蔡芳芳受访嘉宾 | 贾扬清 AI 前线导读:刚满 35 周岁的贾扬清是出生于浙江绍兴上虞的青年科学家,是业内主流 AI 框架 Caffe 的创始人.TensorFlow 的作者之一.PyTorch 1.0 的共同创始人,是全球最受关注的 AI 科学家之一.他曾任谷…
天猫精灵业务如何使用机器学习PAI进行模型推理优化
引言 天猫精灵(TmallGenie)是阿里巴巴人工智能实验室(Alibaba A.I.Labs)于2017年7月5日发布的AI智能语音终端设备.天猫精灵目前是全球销量第三.中国销量第一的智能音箱品牌. 在天猫精灵业务系统中,大量使用了算法模型.如领域分类模型,意图分类模型,槽填充模型,多轮对话模型等.当前天猫精灵后台有上百个正在使用的算法模型. 在模型服务方面,有两个问题非常重要: 首先,为了保证服务能够得到快速响应,模型的 RT 必须尽可能的短. 其次,我们希望在硬件资源一定的情况下能够支持…
【翻译】借助 NeoCPU 在 CPU 上进行 CNN 模型推理优化
本文翻译自 Yizhi Liu, Yao Wang, Ruofei Yu.. 的 "Optimizing CNN Model Inference on CPUs" 原文链接: https://arxiv.org/abs/1809.02697 翻译:coneypo,working in Intel for IoT 这篇文章介绍了基于 TVM 改进的 NeoCPU 方案,在 CPU 上进行 CNN 模型推理优化: 与之对比是 Intel 的 OpenVINO 版本(2018.5 ,最新的…
MindSpore模型推理
MindSpore模型推理 如果想在应用中使用自定义的MindSpore Lite模型,需要告知推理器模型所在的位置.推理器加载模型的方式有以下三种: 加载本地模型. 加载远程模型. 混合加载本地和远程模型. 加载模型 方式一:加载并初始化本地模型. 加载模型. Assets目录 MLCustomLocalModel localModel = new MLCustomLocalModel.Factory("yourmodelname") .setAssetPathFile("…
千亿参数开源大模型 BLOOM 背后的技术
假设你现在有了数据,也搞到了预算,一切就绪,准备开始训练一个大模型,一显身手了,"一朝看尽长安花"似乎近在眼前 -- 且慢!训练可不仅仅像这两个字的发音那么简单,看看 BLOOM 的训练或许对你有帮助. 近年来,语言模型越训越大已成为常态.大家通常会诟病这些大模型本身的信息未被公开以供研究,但很少关注大模型训练技术这种背后的知识.本文旨在以 1760 亿参数的语言模型 BLOOM 为例,阐明训练此类模型背后的软硬件工程和技术要点,以促进大家对大模型训练技术的讨论. 首先,我们要感谢促成…
DeepSpeed Chat: 一键式RLHF训练,让你的类ChatGPT千亿大模型提速省钱15倍
DeepSpeed Chat: 一键式RLHF训练,让你的类ChatGPT千亿大模型提速省钱15倍 1. 概述 近日来,ChatGPT及类似模型引发了人工智能(AI)领域的一场风潮. 这场风潮对数字世界产生了革命性影响.ChatGPT类模型具有惊人的泛用性,能够执行归纳.编程.翻译等任务,其结果与人类专家相当甚至更优.为了使ChatGPT等模型的训练和部署更轻松,AI 开源社区进行了各种尝试(例如 ChatLLaMa.Alpaca.Vicuna.Databricks-Dolly等). 然而,尽管…