模型推理

2024/9/24 17:08:20
用 LMDeploy 高效部署 Llama-3-8B，1.8倍vLLM推理效率

用 LMDeploy 高效部署 Llama-3-8B，1.8倍vLLM推理效率

节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学，针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。 汇总…
阅读更多...
用 LMDeploy 高效部署 Llama-3-8B，1.8倍vLLM推理效率

用 LMDeploy 高效部署 Llama-3-8B，1.8倍vLLM推理效率

节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学，针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。 汇总…
阅读更多...
深度学习｜模型推理：端到端任务处理

深度学习｜模型推理：端到端任务处理

文章目录 引言端到端的能力任务与模型简介手写数字识别数据准备训练集与测试集模型介绍 推理过程前向传播权重参数推理与评估 结语 引言 通过前文「深度学习｜感知机：神经网络之始」中 XOR Gate 的示例，我们知道叠加层可以增强感知机的表达能…
阅读更多...
昇思25天学习打卡营第11天 | LLM原理和实践：基于MindSpore实现BERT对话情绪识别

昇思25天学习打卡营第11天 | LLM原理和实践：基于MindSpore实现BERT对话情绪识别

1. 基于MindSpore实现BERT对话情绪识别 1.1 环境配置 # 实验环境已经预装了mindspore2.2.14，如需更换mindspore版本，可更改下面mindspore的版本号 !pip uninstall mindspore -y !pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindspore2.2…
阅读更多...
用 LMDeploy 高效部署 Llama-3-8B，1.8倍vLLM推理效率

用 LMDeploy 高效部署 Llama-3-8B，1.8倍vLLM推理效率

节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学，针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。 汇总…
阅读更多...
用 LMDeploy 高效部署 Llama-3-8B，1.8倍vLLM推理效率

用 LMDeploy 高效部署 Llama-3-8B，1.8倍vLLM推理效率

节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学，针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。 汇总…
阅读更多...

Copyright @ 2022~2024