使用DeepGPU-LLM镜像构建模型的推理环境
在GPU实例上配置DeepGPU-LLM容器镜像后，可以帮助您快速构建大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义千问Qwen模型）的推理环境，主要应用在智能对话系统、文本分析、编程辅助等自然语言处理业务场景，您无需深入了解底层的硬件优化细节，镜像拉取完成后，无需额外配置即可开箱即用。本文为您介绍如何在GPU实例上使用DeepGPU-LLM容器镜像构建大语言模...
安装并使用DeepGPU-LLM进行大语言模型的推理服务
在处理大语言模型（LLM）任务中，您可以根据实际业务部署情况，选择在不同环境（例如GPU云服务器环境或Docker环境）下安装推理引擎DeepGPU-LLM，然后通过使用DeepGPU-LLM实现大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义千问Qwen模型）在GPU上的高性能推理优化功能。
使用TensorRT-LLM构建模型的推理环境
在GPU的实例上安装推理引擎TensorRT-LLM，可以帮助您快速且方便地构建大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义千问Qwen模型）的推理环境，主要应用在智能对话系统、文本分析等自然语言处理业务场景。本文为您介绍如何在GPU实例上安装和使用TensorRT-LLM来快速构建大语言模型的高性能推理优化功能。
基于ModelScope模型库和闲置GPU弹性实例低成本快速搭建LLM应用
LLM（Large Language Model）是指大型语言模型，是一种采用深度学习技术训练的具有大量参数的自然语言处理模型。您可以基于ModelScope模型库和函数计算的闲置弹性实例低成本快速搭建LLM应用实现智能问答。
DeepGPU-LLM的API接口说明及示例
DeepGPU-LLM作为阿里云开发的一套推理引擎，旨在优化大语言模型在GPU云服务器上的推理过程，为您提供免费的高性能、低延迟推理服务。DeepGPU-LLM提供了一系列的API接口（例如模型加载、模型推理等功能），在GPU云服务器上成功安装DeepGPU-LLM后，您可以调用对应API接口进行模型推理服务，快速提高模型的推理效率和准确性。
使用GaLore在本地GPU进行高效的LLM调优
训练大型语言模型(llm)，即使是那些“只有”70亿个参数的模型，也是一项计算密集型的任务。这种水平的训练需要的资源超出了大多数个人爱好者的能力范围。为了弥补这一差距，出现了低秩适应(LoRA)等参数高效方法，可以在消费级gpu上对大量模型进行微调。 GaLore是一种新的方法，它不是通过直接减少参数的数量，而是通过优化这些参数的训练方式来降低VRAM需求，也就是说GaLore是一种新的模型训.....
使用Accelerate库在多GPU上进行LLM推理
所以本文将在多个gpu上并行执行推理，主要包括：Accelerate库介绍，简单的方法与工作代码示例和使用多个gpu的性能基准测试。 本文将使用多个3090将llama2-7b的推理扩展在多个GPU上 基本示例 我们首先介绍一个简单的示例来演示使用Accelerate进行多gpu“消息传递”。 from accelerate import Accelerator from acc...
ModelScope中求教一下，我GPU显存不够，怎么强制用CPU运行魔搭LLM模型呀？
ModelScope中求教一下，我GPU显存不够，怎么强制用CPU运行魔搭LLM模型呀
在消费级GPU调试LLM的三种方法：梯度检查点，LoRA和量化
梯度检查点 梯度检查点是一种在神经网络训练过程中使动态计算只存储最小层数的技术。 为了理解这个过程，我们需要了解反向传播是如何执行的，以及在整个过程中层是如何存储在GPU内存中的。 1、前向和后向传播的基本原理 前向传播和后向传播是深度神经网络训练的两个阶段。 在前向传递过程中，输入被矢量化(将图像转换为像素，将文本转换为嵌入)，并且通过一系列线性乘法和激活函数(如sigmoid或...
绕开算力限制，如何用单GPU微调 LLM？这是一份「梯度累积」算法教程（2）
由于没有多的 GPU 可用于张量分片（tensor sharding），又能做些什么来训练具有更大批大小（batch size）的模型呢？其中一种解决方法就是梯度累积，可以通过它来修改前面提到的训练循环。什么是梯度积累？梯度累积是一种在训练期间虚拟增加批大小（batch size）的方法，当可用的 GPU 内存不足以容纳所需的批大小时，这非常有用。在梯度累积中，梯度是针对较小的批次计算的，并在多....
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