深度解析CPFS 在 LLM 场景下的高性能存储技术
话题将深入探讨 CPFS 端到端性能优化策略，重点关注计算端缓存加速、智能网卡加速、数据并行访问及数据流优化，旨在构建高吞吐、低延迟的存储系统，为 LLM 训练提供强大支持。通过详细案例分析，我们将展示 CPFS 如何在 LLM 训练中发挥关键作用，不仅大幅提升存储性能，还能有效提高 GPU 利用率，从而加速大模型训练进程。 分享文件存储CPS，在 LLM 场景下的一些高性能存...
LLM 大模型学习必知必会系列(七)：掌握分布式训练与LoRA/LISA微调：打造高性能大模型的秘诀进阶实战指南
LLM 大模型学习必知必会系列(七)：掌握分布式训练与LoRA/LISA微调：打造高性能大模型的秘诀进阶实战指南 1.微调（Supervised Finetuning） 指令微调阶段使用了已标注数据。这个阶段训练的数据集数量不会像预训练阶段那么大，最多可以达到几千万条，最少可以达到几百条到几千条。指令微调可以将预训练的知识“涌现”出来，进行其他类型的任务，如问答类型的任务。一般指令微调阶段对...
【Hello AI】推理引擎DeepGPU-LLM-提供免费的高性能、低延迟推理服务
DeepGPU-LLM是阿里云研发的基于GPU云服务器的大语言模型（Large Language Model，LLM）推理引擎，在处理大语言模型任务中，该推理引擎可以为您提供高性能的大模型推理服务。本文主要分为产品介绍、功能介绍、基础环境依赖和安装包、相关文件说明及相关文档这几个部分进行讲解。一、产品介绍DeepGPU-LLM作为阿里云开发的一套推理引擎，具有易用性和广泛适用性，旨在优化大语言模....
使用TensorRT-LLM进行高性能推理
所以本文将对其做一个简单的使用介绍。 前所未有的优化 在AI世界中优化不仅是一种福利而且是必要的。TensorRT-LLM引入了一系列在模型和运行时级别都具有开创性的优化。 在模型级别，TensorRT-LLM采用复杂的策略，如内核融合，将其中多个操作合并到单个内核中，以减少启动多个内核的开销。它还利用量化，大大加快了计算速度，减少了内存需求，而不影响模型精度。 import tens...
LLM之高性能向量检索库
高性能向量检索库milvus简介Milvus 是一个开源的向量数据库引擎，旨在提供高效的向量存储、检索和分析能力。它被设计用于处理大规模的高维向量数据，常用于机器学习、计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等领域。Milvus 提供了多种功能和特性，使其成为处理向量数据的理想选择。以下是一些 Milvus 的主要特点：高性能：Milvus 使用了高度优化的数据结构和索引算法，以实现快速的向量检索。它....
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