Multi-LoRA场景下的LLM推理服务灰度策略
在Kubernetes集群中部署大型语言模型（LLM）推理服务时，基于低秩适应LoRA（Low-Rank Adaptation）技术对大模型进行微调并提供定制化推理能力，已成为高效且灵活的最佳实践。本文介绍在服务网格 ASM（Service Mesh）中，如何基于Multi-LoRA的微调LLM推理服务，指定多LoRA模型的流量分发策略，从而实现LoRA模型灰度。
应对IDC资源紧缺：ACK Edge如何解决LLM推理服务的弹性挑战
背景 春节期间，国产大模型DeepSeek凭借其卓越的性能和创新能力在全球范围内迅速走红，引发了广泛的关注和讨论。然而，随着访问量的急剧攀升，其推理服务器资源很快变得捉襟见肘，最终不得不暂停API充值服务。这一系列事件让业界认识到，大语言模型（LLM）的推理业务正逐渐成为AI产业竞争的又一个至关重要的业务场景。 LLM推理业务的需求往往呈现出显著的潮汐流量特性...
应对IDC资源紧缺：ACK Edge如何解决LLM推理服务的弹性挑战
【阅读原文】戳：应对IDC资源紧缺：ACK Edge如何解决LLM推理服务的弹性挑战 背景 春节期间，国产大模型DeepSeek凭借其卓越的性能和创新能力在全球范围内迅速走红，引发了广泛的关注和讨论。然而，随着访问量的急剧攀升，其推理服务器资源很快变得捉襟见肘，最终不得不暂停API充值服务。这一...
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。
将大语言模型LLM转化为推理服务
大语言模型LLM（Large Language Model）指参数数量达到亿级别的神经网络语言模型，例如GPT-3、GPT-4、PaLM、PaLM2等。当您需要处理大量自然语言数据或希望建立复杂的语言理解系统时，可以将大语言模型转化为推理服务，通过API轻松集成先进的NLP能力（例如文本分类、情感分析、机器翻译等）到您的应用程序中。通过服务化LLM，您可以避免昂贵的基础设施成本，快速响应市场变化，...
【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....
魔搭牵手vLLM，提供更快更高效LLM推理服务
导言今年六月，来自加州大学伯克利分校、斯坦福大学、加州大学圣迭戈分校的研究人员基于操作系统中经典的虚拟内存和分页技术，提出了一个新的注意力算法PagedAttention，并打造了一个LLM服务系统vLLM。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2309.06180.pdfGithub开源链接：https://github.com/vllm-project/vllmvLLM在KV....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。