使用TensorRT-LLM部署Qwen2模型推理服务
本文以Qwen2-1.5B-Instruct模型、GPU类型为A10卡为例，演示如何在ACK中使用Triton推理服务 + TensorRT-LLM部署通义千问模型推理服务。模型部署过程中使用Fluid Dataflow完成模型准备工作，并使用Fluid提升模型加载速度。
在GPU云服务器上快速部署TensorRT-LLM以构建大语言模型的推理环境
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。
Xinference实战指南：全面解析LLM大模型部署流程，携手Dify打造高效AI应用实践案例，加速AI项目落地进程
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通过EAS部署LLM大语言模型
EAS提供了场景化部署方式，您只需配置几个参数，即可一键部署流行的开源LLM大语言模型服务应用，以获得大模型的推理能力。本文为您介绍如何通过EAS一键部署和调用LLM大语言模型服务，以及常见的问题和解决方法。
基于ACK使用rtp-llm部署Qwen模型推理服务
本文以Qwen1.5-4B-Chat模型、GPU类型为A10和T4卡为例，演示如何在ACK中使用rtp-llm框架部署通义千问（Qwen）模型推理服务。
LLM 大模型学习必知必会系列(十二)：VLLM性能飞跃部署实践：从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容：XInference/FastChat等框架]
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![LLM 大模型学习必知必会系列(十二)：VLLM性能飞跃部署实践：从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容：XInference/FastChat等框架]](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20240531_c409b40663fc43b0919d2a83dbe0b0a9.png)
魔搭社区LLM模型部署实践， 以ChatGLM3为例（一）
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魔搭社区LLM模型部署实践， 以ChatGLM3为例（二）
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魔搭社区LLM模型部署实践 —— 以ChatGLM3为例
本文将以ChatGLM3-6B为例，介绍在魔搭社区如何部署LLM，主要包括如下内容：SwingDeploy - 云端部署，实现零代码一键部署多端部署 - MAC个人笔记本，CPU服务器定制化模型部署 - 微调后部署SwingDeploy - 云端部署，零代码一键部署魔搭社区SwingDeploy链接：...
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