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...
使用vLLM镜像快速构建模型的推理环境
在GPU的实例上部署vLLM镜像后,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、文本分类或分析等自然语言处理业务场景,您无需深入了解底层硬件,也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vLLM容器镜像来快速构建大语言模型的推理服务。
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GPU实例闲置计费功能低成本构建Google Gemma服务
Google在2024年02月21日正式推出了首个开源模型族Gemma,并同时上架了2b和7b两个版本。您可以使用函数计算的GPU实例以及函数计算的闲置模式低成本快速部署Gemma模型服务。
Deepytorch Inference推理加速介绍、优势及模型限制
Deepytorch Inference是阿里云自研的AI推理加速器,专注于为Torch模型提供高性能的推理加速。通过对模型的计算图进行切割、执行层融合以及高性能OP的实现,大幅度提升PyTorch的推理性能。本文介绍Deepytorch Inference在推理加速方面的概念、优势及模型支持情况。
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?
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请问GPU docker环境运行这个模型https://www.modelscope.cn/mode
请问GPU docker环境运行这个模型https://www.modelscope.cn/models/damo/cv_dut-raft_video-stabilization_base/summary,卡在2023-04-18 17:28:01,109 - modelscope - WARNING - task video-stabilization input definition is ....
pytorch在GPU上运行模型实现并行计算
pytorch在GPU上运行模型十分简单,只需要以下两部:model = model.cuda():将模型的所有参数都转存到GPU上input.cuda():将输入数据放置到GPU上至于如何在多块GPU上进行并行计算,PyTorch也提供了两个函数,可以实现简单、高效的GPU并行计算。nn.parallel.data_parallel(module, inputs, device_ids=Non....
基于Pytorch使用GPU运行模型方法及可能出现的问题解决方法
基于Pytorch使用GPU运行模型方法及注意事项一、在基于pytorch深度学习进行模型训练和预测的时候,往往数据集比较大,而且模型也可能比较复杂,但如果直接训练调用CPU运行的话,计算运行速度很慢,因此使用GPU进行模型训练和预测是非常有必要的,可以大大提高实验效率。如果还没有配置好运行环境的博友们可以参考下面博主的文章。1、点击打开《基于Windows中学习Deep Learning之搭建....

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